基于层次分析法的鱼雷抗干扰能力评估研究

鱼雷的抗干扰能力是鱼雷作战能力的重要组成部分，是研究者和使用者共同关注的首要问题。在分析了水声对抗装备的工作机理和对鱼雷各阶段性能影响的基础上，建立了鱼雷抗干扰能力的评估指标体系，使用层次分析法对鱼雷抗干扰能力进行了综合评估，提出了鱼雷抗干扰能力评估模型。为鱼雷抗干扰技术的研究和使用提供了科学的决策依据。     

鱼雷效能模糊综合评估方法研究

鱼雷整体效能是鱼雷各项技术的综合表现，是鱼雷技术研制和使用等决策的重要依据。根据鱼雷的自身特点和基本任务，分别从机动能力、探测能力、追踪能力、抗干扰能力、再搜索能力和毁伤能力等6个方面出发，建立了递阶层次结构的鱼雷作战效能评估指标体系，运用模糊理论，提出并详细介绍了鱼雷作战效能模糊综合评估方法。采用该方法进行了实例应用，结果表明，该方法可行且有效，同时给出了鱼雷作战效能评估的分析方法，为鱼雷武器装备的论证、研制、使用和改进提供了科学的理论决策依据。     

基于变量节点可靠度的洗牌置信传播算法

提出了一种新的低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check,LDPC)码串行译码策略.该方法基于原有的LDPC码串行译码策略,根据来自信道的初始消息的可靠度对变量节点或校验节点进行均匀分组.对所提方法的误码率与平均迭代次数进行了分析.仿真结果表明:该策略的性能比原来的LDPC码串行译码策略有很大提高.     

一种高性能全分集LDPC码的构造方法

块衰落信道上全分集LDPC的构造与性能分析成为近期研究的热点。ML译码算法下全分集LDPC码可以通过设计列满秩的校验子矩阵来实现。然而,基于ML准则的全分集码字,采用迭代译码算法时,不能保证全分集。因此,该文通过设计特定结构的校验矩阵,实现了在迭代译码算法下能取得全分集的LDPC码,分析了其密度演化过程。 在此基础上,进一步研究了全分集LDPC码字结构与性能的关系,提出了提高全分集LDPC码编码增益的方法。仿真结果表明,该文构造的LDPC码不仅能够取得全分集,并且具有较高的编码增益。     

基于过程方法建立质量管理体系的实践与探讨

采用过程方法可以提高组织关注过程结果和改进机会的能力,提高资源利用,并打破跨职能壁垒,从而提高质量管理体系的有效性。GJB 9001C—2017 《质量管理体系要求》倡导采用过程方法建立质量管理体系,结合装备质量管理体系建立的实践经验,主要对体系建立初期过程识别、过程关系确定和过程分析方法进行了详细阐述,为过程方法在质量管理体系建立中的应用提供了一定的参考。     

基于TCN的电商商品需求预测

<正>精确的商品需求预测可以有效减少缺货和降低库存积压,帮助企业制定合理的订货策略和库存决策。本文将深度学习模型时间卷积网络TCN引入到电商商品需求预测中,并与长短期记忆神经网络LSTM以及机器学习模型随机森林、CBRT、XGBoost进行对比实验,验证了TCN模型的预测精度最高,有助于TCN模型在商品需求预测中的推广应用。     

基于云计算环境下的分布存储技术

云计算是一种新型的计算模式,它在商业计算领域与科学计算领域均占据着重要的成分,由于其可以将大量的数据存储于数据中心,并可以提供稳定、安全、可靠的数据存储服务特点,并可以在任意时刻供上层的应用,因此云计算得到了各界的重视。但由于云计算的核心部分由许多节点组成,这就增加了云计算的成本费用,对其的发展起到一定程度的限制作用。本文主要针对如何提高云计算的容错性以及可扩展性,最大程度的降低其成本费用等,对云计算环境下的分布存储技术做些简要的分析。     

基于深度可分离卷积和Transformer的关键点检测方法

随着神经网络技术的不断发展,人体姿态识别在现实生活中扮演着越来越重要的角色,广泛应用于视频监控和智能健身等方面。为满足在移动端易集成的需求,提出一种基于Transformer的姿态识别算法。通过MobileNet中的深度可分离卷积提取特征,同时添加残差结构获取低维度信息,和Transformer的编码结构结合实现人体关键点检测。实验结果表明,训练得到的网络模型的准确率与传统的基于深度学习的姿态识别方法准确率相差不超过1%,但模型参数大幅下降,更加轻量化且便于移动端的部署。