一种基于统计参数映射融合独立成分分析的新的激活区探测方法

统计参数映射在某种程度上依赖于广义线性模型和高斯场理论。广义线性模型的缺陷在于这些假设不能很好地表示fMRI数据,并且脑活动分布模式和血液动力学模型也不能由广义线性模型回归方程来恰如其分地模拟。而独立成分分析不能够提供每一独立成分激活区的显著性估计,这使得实验者不能够很好地解释所获得的结果。提出一种将SPM和ICA技术进行融合的方法,此方法可以将ICA自身的某些优势和GLM的假设检验方法结合起来,互相取长补短。实验结果证明了这种方法在探测由运动任务所产生的激活区方面是有效的。     

GPU上高光谱快速ICA降维并行算法

高光谱影像降维快速独立成分分析过程包含大规模矩阵运算和大量迭代计算。通过分析算法热点,设计协方差矩阵计算、白化处理、ICA迭代和IC变换等关键热点的图像处理单元映射方案,提出并实现一种G-Fast ICA并行算法,并基于GPU架构研究算法优化策略。实验结果显示:在处理高光谱影像降维时,CPU/GPU异构系统能获得比CPU更高效的性能,G-Fast ICA算法比串行最高可获得72倍加速比,比16核CPU并行处理快4~6.5倍。     

基于QFD及粗糙集的保障能力需求满足度评价方法

针对传统能力评价中指标及其权重的确定具有不一致性和不确定性特点,提出了一种以保障能力需求满足度为依据的评价方法。利用由保障能力-保障性能-保障特性映射的质量屋信息,按照构建质量屋的反方向将保障特性满足度转化为保障能力满足度。为了有效处理模糊和不确定的保障特性评价信息,采用粗糙集理论将评价数据表达为粗糙数形式。最后举例验证了方法的有效性。     

基于粗糙集和支持向量机的火炮内膛疵病识别方法

火炮内膛疵病智能识别是火炮内膛窥测的最终目标,它涉及到内膛疵病的特征提取和疵病识别两方面。首先建立了包括疵病形状、纹理与颜色特征的火炮内膛疵病特征体系;并采用模糊粗糙集理论分析了各疵病特征对疵病识别的敏感性,由此优化了疵病特征体系,降低了疵病特征维数;建立了最小二乘支持向量机小样本、非线性数据特征的多疵病分类器,提高了疵病识别效率和质量。     

The role and capabilities of major weapon systems transferred between 1950 and 2010: Empirical examinations of an arms transfer data set

Arms transfers provide exporters an avenue to provide security to other states while gaining economic benefits. Arms transfers provide importers an avenue to gain security without having to rely on alliances. Past research uses aggregate measures of the monetary or security value of major weapon system transfers without accounting for strategic differences in possible use in interstate and civil conflict. This article presents a data set on interstate transfers of major weapon systems between 1950 and 2010 building upon Stockholm Peach Research Institute’s Arms Trade Register with several improvements. First, it disaggregates land weapons and air weapons into categories reflecting their strategic capabilities. Second, model level characteristics (e.g. age, speed, and range) are drawn from Jane’s Defence sources. Additionally, the data set covers a larger range of time and states than previous data sets categorizing arms. To demonstrate the usefulness, this article first presents summary statistics of the data set and then replicates an earlier test to show that the effect of human rights and regime types on United States transfers differs across the categories of arms compared to alternative measures of arms transfers.     

融合图嵌入的光滑主成分分析网络图像识别算法

主成分分析网络(principal component analysis network, PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法光滑主成分分析网络(Smooth-PCANet)。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。     

一种高效的不协调决策表约简算法

目前,不协调决策表的分布约简、最大分布约简和分配约简算法复杂度较高,不适合处理大数据集。在分析已有算法基础上,分析了基于相对可区分度的属性重要性度量的性质,解决了正域度量属性重要性的缺陷。针对不协调决策表,给出了多种简化协调决策表的定义,从而大大缩减了约简的实例数。以相对可区分度为启发函数构造了一种高效完备的不协调决策表约简算法。理论分析和实验结果表明,该约简算法解决了现有算法在复杂度和属性重要性度量上的缺陷,适合处理不协调的大数据集。     

面向产品配置的模块求解策略研究

针对模块化设计的产品配置阶段,提出了基于模块族特征参数模型的模块配置集生成流程。详细阐述利用质量功能配置(QFD)将用户需求定量映射为模块特征参数的方法,描述了依据相似度计算模型按照映射关系从模块库中检索模块的过程,从而为构建产品模块配置集、确定产品配置方案提供了完整的途径。     

基于粗糙集理论的武器系统效能评定

简述了各种武器效能评定方法。建立武器参数效能模型,首先要挑选特征参数,这里采用知识约简方法选择武器的特征参数。利用神经网络理论建立了参数效能模型,武器系统的效能与武器特征参数的关系可通过神经网络的阈值和权值得到体现。通过实例对神经网络法与指数法所得的结果进行了比较,结果表明神经网络法比指数法精确。     

论武警法是独立的部门法

武警法究竞是否独立的部门法,是由来已久且必须回答的重要命题。《中华人民共和国人民武装警察法》的颁布为武警法的独立性提供了实证。武警法与相关法律部门,如军事法、行政法、警察法有本质的区别。武警法是我国法律体系中具有独立地位的部门法。