矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。     

装备预研管理数字化转型研究——数字孪生装备预研

数字经济时代,装备预研管理应积极面对数字化转型趋势,构建与数字经济发展相适应的管理体系。结合数字经济的变革属性,借鉴民口科技计划管理数字化实践经验做法,总结和分析当前装备预研管理数字化面临的主要问题及紧迫需求,提出未来装备预研管理发展的一种新范式——数字孪生装备预研,即利用数字孪生助力装备预研管理的数字化转型,并从组成、理想特征和能力、关键技术以及发展路径四个方面对数字孪生装备预研的概念内涵进行了深化阐述,以期对当前装备预研管理的创新起到参考和促进作用。     

模态试验中非线性检测的一种方法及应用

本文利用振动信号实部与虚部之间Ｈｉｌｂｅｒｔ关系的原理,发展了它在模态试验中非线性检测技术。针对工程结构的特性采用了快速算法和修正技术,通过火箭风罩证明了它的实用性     

能源互联网在军事能源转型中的作用

能源互联网是第三次工业革命的重要支柱,是关系到国家经济和产业发展转型的一种战略型技术。文章首先阐述了军事能源转型面临的挑战和要求,探讨了美国在军事能源转型中的主要做法和启示,从理念和技术两方面分析了能源互联网在推动军事能源转型中将发挥的作用。     

转型期再分配中存在的问题及其治理对策

转型期再分配中存在的问题既有认识上的 ,也有操作上的 ,既包括理论研究层面 ,也涵盖政策设计领域。具体问题包括对再分配原因的认识、目标的选择、问题的认定、地位的判断、功能的界定与作用的发挥、主体的确定与手段的运用等。要治理这些问题 ,就必须强化原因认识、规范目标选择、准确认定问题、科学判断地位、合理界定功能、有效发挥作用、完善主体、健全手段     

坐标变换的虚时频率与辐射温度

对文献[1]提出的零温到有限温度时空的普遍坐标变换作了推广讨论.用共形异常和Green函数的方法计算了温度时空的能量密度和基态能,证明坐标变换的虚时频率就是温度时空的Hawking辐射温度.并运用热力学第零定律等价于钟速同步的传递性的论断讨论了上述结论.     

转型期武警综合大学学科专业建设浅探

对照教育教学转型的要求,武警综合大学学科专业建设主要面临教育理念转变滞后、学科优势不够明显、新增专业基础薄弱三大困境。下一步学科专业转型中,要更新理念,科学谋划学科专业建设布局;找准定位,突出培植武警特色学科专业;全面发展,融合构建新型学科专业体系;健全机制,合理配置学科专业建设资源;加强科研,积极促进学科专业创新发展。     

基于解释结构模型法的通用装备保障转型要素结构分析

通过运用解释结构模型法对我军通用装备保障转型的相关要素进行结构分析,旨在辅助研究人员深刻理解和合理判断各种因素之间的相互影响关系,通过结构化分析过程得到能正确反应保障需求的层次,从而为通用装备保障转型进一步分析打下良好理论基础．     

重庆市近11年空气污染指数变化的小波变换分析

运用一维连续Morlet小波变换法分析重庆市近11年逐日空气污染指数的多尺度演变特征、主周期、突变点和变化因素。结果表明:重庆市空气污染指数在不同时间尺度有不同的变化规律,变化主周期为300 d左右;空气污染状况受地形和气象因素影响,呈"冬重夏轻"格局;春分、秋分前后是一年中空气污染轻重状况转换的突变点;2005年后重庆市空气污染逐渐减轻,但冬季有加重趋势。实践证明,小波变换法是研究空气污染指数时间序列变化的有效分析方法。     

基于MDA的MARTE模型形式化转换

非形式化/半形式化模型到形式化模型之间的转换是当前软件工程领域的研究热点。根据异构模型转换,提出了基于MDA的MARTE模型到Object-Z规约之间的转换方法。针对Object-Z在实时领域表达能力不足的问题,首先扩展Object-Z元模型;然后在MDA的元元模型体系下,定义了MARTE元模型和扩展的Object-Z元模型之间的转换规则。MARTE模型可以重用这些转换规则以实现到Object-Z形式化描述之间的转换,进而可以对模型进行形式化验证;最后通过一个实例使用该方法完成模型转换,具体说明了转换规则的应用。