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提出了一种划分属性离散区间的新方法.针对这种划分,提出一种约简和去噪的方法.随后,建立了粗糙集和LVQ神经网络的联合模式识别系统.最后,比较了用该系统和仅用神经网络进行识别的效果,证明了该方法的有效性. 相似文献
72.
73.
Richard A.I. Johnson 《Defence and Peace Economics》2017,28(3):272-297
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. 相似文献
74.
75.
提出了非致命防暴动能弹作战效能的评估法,分析了非致命防暴动能弹的技术性能,建立了以非致命性为核心指标的防暴动能弹效能指标体系。采用定性分析与定量分析相结合,将集对分析法应用到了非致命防暴动能弹的效能评估中,对3种防暴动能弹进行了效能评估。为非致命防暴动能弹的研发生产提供了重要的理论支撑。 相似文献
76.
77.
采用故障树分析法,对引起鸟击飞机的各个因素进行系统分析,并建立了故障树.通过定性分析,可得引起顶事件发生的2580个最小割集.采用专家判断和模糊集理论相结合的方法,评估故障树底事件发生概率的模糊性,并以"垃圾堆对鸟的吸引"这一底事件为例,计算出其模糊失效率.通过定量分析,计算出顶事件的发生概率为0.00241,同时可计算各底事件的重要度. 相似文献
78.
针对非线性组合流密码的设计特点,结合明文编码与统计特性,分析了密文序列的差分性质,提出了攻击非线性组合序列的差分攻击算法。利用该算法,最后给出了攻击实例。 相似文献
79.
变长度的测量基线与空间构型的多样性是航天器以编队方式执行深空探测任务的优势之一,该优势的发挥与航天器编队构型重构能力密切相关.针对Halo轨道编队构型重构问题开展研究,分析了Halo轨道编队的构型特性,推导了Halo轨道编队构型重构最优控制的Hamilton方程,基于第一类生成函数构造了最优控制Hamilton方程的迭... 相似文献
80.
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。 相似文献