混合指数分布模型的Bayes分析

针对截尾试验数据的情况,给出了二元混合指数分布模型的平均寿命和可靠性函数的严格的Ｂａｙｅｓ点估计,并运用最大熵准则给出了可靠性函数的近似的Ｂａｙｅｓ置信下限估计。     

A misclassification cost‐minimizing evolutionary–neural classification approach

Machine learning algorithms that incorporate misclassification costs have recently received considerable attention. In this paper, we use the principles of evolution to develop and test an evolutionary/genetic algorithm (GA)‐based neural approach that incorporates asymmetric Type I and Type II error costs. Using simulated, real‐world medical and financial data sets, we compare the results of the proposed approach with other statistical, mathematical, and machine learning approaches, which include statistical linear discriminant analysis, back‐propagation artificial neural network, integrated cost preference‐based linear mathematical programming‐based minimize squared deviations, linear integrated cost preference‐based GA, decision trees (C 5.0, and CART), and inexpensive classification with expensive tests algorithm. Our results indicate that the proposed approach incorporating asymmetric error costs results in equal or lower holdout sample misclassification cost when compared with the other statistical, mathematical, and machine learning misclassification cost‐minimizing approaches. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006.     

GM(1,1)模型用于目标方位数据预处理

基于估计理论这一数学基础的纯方位目标运动分析,由于其本质上的非线性,导致估计性能严重依赖观测精度,在大噪声背景下,收敛慢,甚至发散.针对此,提出一种基于灰色系统GM(1,1)模型的数据预处理算法.该算法不需要数据的概率分布、一二阶矩等统计先验知识,而是通过生成具有较强规律的数列,揭示数据的内在规律.仿真结果表明,该模型能有效地滤除背景噪声;经过预处理后的数据用于目标运动状态求取,解算结果理想.     

某型飞机魔球信号采集与分析

从阐述魔球操作对目标瞄准的实现机制入手,分析了数据采集系统的总体结构及采集系统的硬件设计和软件设计思想.实现了对飞机魔球信号的实时采集,并对采集结果进行仿真分析,从而推导出不同相关武器种类、目标与弹轴不同夹角、不同目标距离、不同工作状态下魔球信号的变化规律.     

一体化联合作战对装备保障系统的影响及要求

装备保障信息建设要适应一体化联合作战的需求,就必须弄清一体化联合作战对装备保障系统的影响。运用系统方法,着眼环境对系统的影响,从分析一体化联合作战本质入手,阐述了一体化联合作战对装备保障系统功能、结构、运行和组成等要素的影响及要求,并为未来我军装备保障信息化建设提出了几点应对策略。     

【专题】基于装备试验数据的信息管理平台建设研究

装备试验数据作为装备制造产业的重要生产要素,对其管理的能力已成为企业应对创新发展机遇的重要竞争力。本文对装备试验数据进行概要介绍,并对试验数据结构及特点进行分析。同时,按照装备试验数据的保密管理原则,结合装备试验活动各阶段产生的数据类型,以及试验数据量大、种类多、处理速度快等特点,提出试验数据分级管理模型。在此基础上,从试验数据在装备履约、鉴定评估以及实际应用等管理需求出发,分析当前数据管理要求规范化、多源数据管理系统化以及分析工具综合化等数据管理中需要关注的问题,提出装备试验数据信息管理平台建设框架,深入分析管理平台的基础运行环境、数据采集与预处理、分布式存储、数据分析挖掘与应用等信息管理功能模块,旨在为进一步加强装备试验数据管理提供借鉴与参考。     

基于区块链的装备数据安全共享方案研究

军事装备大数据是实现军事现代化、智能化的基础,其中,数据共享对实现装备可视化管理、整合装备供应链、优化指挥控制系统等具有至关重要的作用。军事装备数据涉及核心机密,数据的安全共享问题是导致这些技术发展迟缓的关键因素之一。区块链是一种具有去中心化、不可篡改、稳定可靠等特性的分布式链式账本技术,利用区块链技术和云计算可以保障装备数据安全,在军事领域有着广阔的发展前景。本文面向装备数据安全共享业务开展研究,探讨利用基于属性加密技术和智能合约技术解决不同主体间的信任问题,并提出了基于区块链的装备数据安全共享方案,以打破传统装备系统中的“信息孤岛”现象。     

情报大数据治理框架研究

本文从情报处理的发展和演变着手,面向当前大数据技术飞速发展和情报数据量呈爆炸式增长的趋势,介绍了大数据治理的概念和本文对于大数据治理的理解,并进一步针对数据治理和数据清洗内涵的不同进行了区别说明。此外,还梳理了当前各国在大数据治理和大数据开发方面的现状,对我国在大数据治理方面的政策环境和技术发展情况进行了概括。本研究针对情报大数据的特点,分析了大数据治理对于情报数据发挥作用的重要性;针对情报大数据在数据治理方面面临的问题,分析了情报大数据治理的需求;在情报大数据治理框架方面,构建了由人员组织机构、治理机制、形成的能力、治理策略等方面组成的情报大数据治理模型;对情报大数据管理生命周期内的治理内容进行了描述;最后对情报大数据治理的前景进行了简单展望。     

ESD与方波脉冲对集成电路注入损伤的比较研究

采用方波脉冲和ESD脉冲对3种集成电路进行了注入损伤效应实验,目的是比较二者对器件损伤的异同之处。分析时,首先对实验数据作拟合分析,建立起相关的数学模型,然后将模型值和实际值进行比较。可得到结论:实验器件有高压强场致PN结击穿和热效应2种损伤模式。对同一种器件,2种注入方式下的损伤模式相同或类似。方波注入下,各损伤阈值参数可拟合为1个式子来描述它们之间的关系,ESD注入下则还不确定;对同一器件,不同注入方式下的阈值不同,目前结果表明相差2~3倍。     

数据中心火灾危险性分析与防治对策

数据中心极其重要,一旦发生火灾,后果严重。为保证数据中心免受火灾危害,在介绍数据中心的特点的基础上,分析了其火灾特点及火灾危险性,提出了合理选择消防设施、加强电气防火、建立长效管理机制等防火对策。