基于生成模型的人体行为识别

提出了一种基于生成模型的人体行为识别方法。选取关键点轨迹的方向-大小描述符、轨迹形状描述符、外观描述符作为人体行为的特征;为了降低人体行为特征维数,利用信息瓶颈算法进行词表压缩;利用生成模型,结合已标记样本和未标记样本提出了一种人体行为识别的半监督学习方法,解决了行为识别中的小样本问题。在YouTube 数据库、 UCF运动数据库上利用提出的方法与已有的方法进行了对比实验,结果表明该方法具有更高的识别精度。     

基于高精度WCNS格式的γ-Reθ转捩模型标定与应用*

在高精度数值风洞平台上,采用低速平板试验数据对基于高精度WCNS格式的γ-Re_θ转捩模型进行了标定,并在二维低速问题中进行了应用。计算结果与试验的对比表明,基于高精度WCNS格式的γ-Re_θ转捩模型可准确模拟自然转捩、旁路转捩及分离转捩的位置,并且具有较低的网格敏感性。同时也表明在中等雷诺数范围,层流区域长度和湍流区域有相同量级时,计算必须采用转捩模型才能准确模拟阻力系数。     

基于WCNS格式的VFE-2钝前缘三角翼转捩模拟研究*

采用高阶精度WCNS格式和γ-Re_θ转捩模型对VFE-2中等半径钝前缘三角翼进行了数值模拟,重点研究了前缘转捩对钝前缘三角翼涡结构的影响。计算结果与试验进行了详细对比,表明钝前缘三角翼的前缘分离涡发生在翼尖下游,在特定雷诺数下其具体发生位置受转捩因素影响,采用全湍流模型计算会推迟分离,而耦合转捩模型后的计算结果和试验吻合很好。然后基于耦合转捩模型方法,对钝前缘三角翼涡结构随迎角变化进行了模拟。计算结果与试验吻合,并表明在较小的迎角下,前缘不会产生分离诱导涡;随迎角不断增大,分离诱导涡在三角翼后缘附近产生并向上游移动。     

五阶HWCNS格式在低速复杂流场中的应用

采用五阶精度显式HWCNS格式求解雷诺平均NS方程,利用多块对接结构网格技术,对30P-30N多段翼型进行网格收敛性研究,在不考虑转捩的情况下采用SA一方程湍流模型研究HWCNS格式与二阶精度MUSCL格式对该翼型压力分布和典型站位速度型的影响,并与实验结果进行对比分析。采用HWCNS格式和SA一方程湍流模型模拟梯形翼高升力构型低速复杂流场,通过对总体气动特性和压力分布的分析,探讨五阶精度显式HWCNS格式在低速复杂外形流动中的应用能力。     

论消防工作与政府投入的数学原理

近年来,政府对消防投入水平较低。通过建立数学模型,从消防部门与政府的相互关系进行理论论证,抛砖引玉,提出消防工作的建议。     

对军队院校考核模式改革的思考

考核是军队院校教育教学中的重要组成部分,加强考核模式改革事关军队院校教育的全局。应根据军队院校考核模式的特点、存在的问题以及多元互动式教学模式的构建,为军队院校考核改革提出解决之策。     

浅谈现代远程教育对武警院校教学的深远影响

武警院校拥有丰富的教育资源,依托武警部队日益健全的内部网络系统,大力开展现代远程教育,能够更加紧密院校与部队的联系,及时了解部队的需求,制定出更加符合部队实际的课程体系,更大限度发挥现有教学资源的效益。由于远程教育具有方便快捷,受时间、空间局限小的特性,弥补了由于武警部队点多、线长、面广,分布相对分散,导致部队官兵学习时间不固定、人员难以集中等不便的问题,为武警部队官兵获取文化知识,学习科学技术提供了新的途径。     

军队抢险救灾物资消耗模型的建立

军队抢险救灾物资消耗的确定,一直是困扰着各级部队的难题,也是影响部队战斗力再生的重要因素。军队抢险救灾物资消耗的确定可采用确定资金和确定实物来完成。通过建立数学模型对物资消耗进行计算,利用实例分析验证物资消耗模型。通过物资消耗模型解决了以往物资消耗确定的难题,减少了部队抢险救灾的隐形消耗。     

试论军队院校师生互动的理想模式——一种权威与民主并存的模式

由于军队的纪律性与服从性,使得军队的院校教育模式多了一层神秘感。在军队院校中,师生之间如何互动,才能达到理想的教学效果,成了近年来研究的热点。军队院校中,教师的权威固然不可缺少,但是民主的氛围同样可以遍及课堂。权威与民主,两者并非对立。权威与民主并存,应该成为现今军队院校教育中师生互动的理想模式。     

The effects of model parameter deviations on the variance of a linearly filtered time series

We consider a general linear filtering operation on an autoregressive moving average (ARMA) time series. The variance of the filter output, which is an important quantity in many applications, is not known with certainty because it depends on the true ARMA parameters. We derive an expression for the sensitivity (i.e., the partial derivative) of the output variance with respect to deviations in the model parameters. The results provide insight into the robustness of many common statistical methods that are based on linear filtering and also yield approximate confidence intervals for the output variance. We discuss applications to time series forecasting, statistical process control, and automatic feedback control of industrial processes. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010