虚拟射击试验中的航迹融合方法

针对高炮武器系统虚拟射击试验中存在的航迹融合问题,研究了航迹在虚拟射击试验中的融合方法。分别通过虚实资源静态分析和动态分析,明确了试验中各试验要素内涵和虚实资源间信息交互的内容。由于虚实资源间交互的信息内容不同,易产生数据格式、信息理解等方面的不一致,且集中表现在数据处理上。因此,从空间一致性维护和时间一致性维护两个方面,给出了航迹在虚拟射击试验中的融合方法。     

Branch‐and‐price‐and‐cut for the manpower routing problem with synchronization constraints

In this article, we propose a branch‐and‐price‐and‐cut (BPC) algorithm to exactly solve the manpower routing problem with synchronization constraints (MRPSC). Compared with the classical vehicle routing problems (VRPs), the defining characteristic of the MRPSC is that multiple workers are required to work together and start at the same time to carry out a job, that is, the routes of the scheduling subjects are dependent. The incorporation of the synchronization constraints increases the difficulty of the MRPSC significantly and makes the existing VRP exact algorithm inapplicable. Although there are many types of valid inequalities for the VRP or its variants, so far we can only adapt the infeasible path elimination inequality and the weak clique inequality to handle the synchronization constraints in our BPC algorithm. The experimental results at the root node of the branch‐and‐bound tree show that the employed inequalities can effectively improve the lower bound of the problem. Compared with ILOG CPLEX, our BPC algorithm managed to find optimal solutions for more test instances within 1 hour. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 138–171, 2016     

增量式神经网络聚类算法

神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。     

基于多雷达组网IMM-GMPHDF的机动多目标检测跟踪

高斯混合概率假设密度滤波(GMPHDF)有牢固的理论基础,是解决高斯条件下跟踪强杂波环境中目标数未知的多目标问题的有效方法。但当目标发生机动时,就难以跟踪到目标,因此,在GMPHDF中引入交互多模型(IMM)算法,对继续存在目标的运动模型进行建模,根据计算的模型概率融合各模型滤波器估计得到的继续存在目标概率假设密度,解决了运动模型机动问题。仿真实验表明,IMM-GMPHDF能实时跟踪到强机动超音速多目标,在多雷达组网系统中跟踪强机动超音速多目标精度(OSPA距离均方根误差)能达到70 m,满足了工程使用要求。     

基于火箭弹旋转运动的主子惯导在线标定方案研究

针对火箭炮在射前标定阶段不能进行线运动,只能进行两自由度的角运动,以及需要标定参数多,模型维数大导致标定实时性差等缺点。以火箭炮制导化改造为背景,首先利用旋转调制的原理建立了误差模型,将惯性器件的零偏误差分离,并且理论分析了旋转调制对惯性器件刻度系数误差标定的影响,分析结果表明,旋转运动对刻度系数误差的可观测性影响很大。但是,由于单独的横滚运动不能激励全部6个刻度系数误差,所以最后设计了新的火箭弹机动方案,以及滤波算法使全部刻度系数误差均可观测,并且结果表明除x轴陀螺刻度系数误差外,其余参数均能较快地收敛,与传统的方法相比,标定的实时性和精度都有了较大提高,充分体现了弹丸横滚运动对火箭炮射前标定的重要性。     

混合式学习背景下在线学习策略的缺失及补偿

混合式学习已经成为当前教育趋势,对于混合式学习中的在线学习研究成果越来越丰富。本文通过网络平台问卷调查了混合式学习模式下大一新生在线学习情况,发现在线学习的最主要障碍之一是在线学习策略缺失,导致学习过程不顺畅。文章指出,针对在线学习的管理策略和元认知策略两方面,教师可以通过教学管理的具体手段给予干预,培养学生的在线学习策略,提高其学习效率,真正实现课堂教学和在线学习的高效融合。     

大学生思想政治教育创新策略探析--基于学习党的十八届五中全会精神

党的十八届五中全会是我党历史上一次重要会议,其精神对全面建设小康社会各项事业均有重要的启示。文章从思想政治教育的角度解读了十八届五中全会的创新、绿色生态、质量效益等精神,分析了这些精神对大学生思想政治教育的启示：在指导思想上要毫不动摇地坚持马克思主义和中国特色社会主义理论;在内容上强调文明、信心、创新、生态、认真意识的培养;在形式上利用互联网等媒体丰富大学生思想政治教育的手段。全面贯彻这些精神有助于大学生思想政治教育目标的实现。     

面向射频指纹识别的高效IQ卷积网络结构

现有应用于射频指纹识别的卷积网络对时序同相正交(in-phase and quadrature-phase, IQ)信号的处理都是将其简单视为图像进行的,存在识别准确率低和计算量大的问题。针对以上问题,提出了一种基于IQ相关特征的卷积神经网络结构。该网络分步提取了IQ相关特征及时域特征,通过自适应平均池化获得了各通道特征均值,并用单个全连接层进行分类。实验结果表明,较传统卷积网络结构,所提网络在多种场景下的识别准确率更高,并且计算量更小。     

下反稳像火控系统炮控算法仿真验证平台的构建

下反稳像炮控系统具有较好的动力特性,为了克服传统PI控制算法的缺陷,研发先进的控制算法,提出了将笔记本电脑嵌入到炮控系统中,建立半实物炮控仿真平台的具体实施方法,为炮控系统先进控制算法的实现和性能评估提供了快捷实用的仿真开发环境。     

基于熵权理想解法的炮兵C~4ISR系统效能评估

炮兵C4ISR系统的效能评估是我军信息化联合作战效能评估的重要研究内容.依据系统效能评估的需要,结合我军炮兵C4ISR系统的实际情况,提出了确立评价指标的3个重要原则,建立了炮兵C4ISR系统效能评价的指标体系,讨论了熵权理想解法的基本思想和主要步骤,并给出了炮兵指挥系统的评估案例.通过MATLAB编程实现,得到了各评价系统的优劣,速度快,精度高,弱化了主观因素,使得评价更令人信服,以便指导部队的日常训练和考核.