美军装备试验鉴定技术发展需求生成问题研究

纵观世界装备试验鉴定技术发展,美军拥有庞大的试验鉴定靶场、雄厚的试验鉴定技术基础、先进的试验鉴定理论、相对完善的组织管理体制,其装备的试验鉴定水平和能力处于世界领先地位.研究美军试验鉴定技术发展现状,预测其在未来一个时期内的发展趋势,总结其发展特点与规律,学习借鉴先进经验做法,对于我国装备建设发展、试验鉴定能力提升和靶场建设有着重要的现实意义.主要对美军试验鉴定技术发展历程、管理体制与规划计划进行介绍,凝练其在试验鉴定技术发展需求中生成的总体思路和主要做法,在此基础上提出思考建议,以期对我国装备试验鉴定技术发展提供一定启示与借鉴.     

一种基于网络表示学习的miRNA-疾病关联预测方法

针对miRNA-疾病关联研究中信息使用不充分、过于依赖网络中节点的相似度信息以及预测准确度较低的问题,提出一种基于网络表示学习的miRNA-疾病关联预测方法(network representation learning miRNA-disease association,NRLMDA)。该方法通过引入长链非编码RNA(lncRNA)构造出miRNA-lncRNA-疾病异构网络,丰富原有网络的生物学信息;采用网络表征学习node2vec算法在上述提出的异构网络中以一定的游走策略获得节点的近邻序列,并通过skip-gram模型进行深度学习,从而获得节点的低维特征向量;最后基于miRNA-miRNA相似性的关联规则推断方法预测miRNA与疾病的关联。该方法能够挖掘出全局网络的拓扑结构特征,并且不需要负样本。NRLMDA在留一交叉验证和五折交叉验证以及进一步的案例研究上的实验结果优于经典方法。     

基于Agent的多属性决策模型及其在高校实验教学中的应用

商务智能中,基于Agent的自动谈判利用Agent的各项人工智能优势模拟人们进行实际商务谈判,日益受到重视,其中的多属性决策尤为重要。针对现有研究对其中权重及感知价值研究不够的现状,采用犹豫模糊数,给出新的属性分类,建立相应的犹豫模糊评价矩阵并进行评价值规范后构建相应主观权重算法;结合目标优化模型和拉格朗日函数,构建相应客观权重算法,进而提出改进的综合权重计算法;在前景理论基础上,引入损失规避因子,提出将正负理想点作为双参考点,设定相应算法计算各属性与正负理想解的距离,并将其作为新参数加入感知价值函数,从而提出基于改进综合感知价值函数的总体优势度算法,最终构建出基于Agent的多属性决策模型;以某高校实验教学设备采购谈判为例,通过敏感性分析和与相关研究结果的比较分析,验证了该模型能帮助Agent做出更快速合理有效的决策。     

多源异构数据融合驱动的股票指数预测研究

现代信息技术的广泛应用使得资本市场投资者能够获得更及时、更有价值的信息,也更容易受到金融论坛、专业投资网站的影响。融合资本市场的多源异构数据对股票指数进行预测成为该领域的研究热点。提出了一种基于多源异构数据的长短期神经网络（Long Short-Term Memory,LSTM）模型,通过对融合资本市场交易数据、技术指标数据、投资者情绪三种源数据的量化来预测股票指数的走势。提出了一种可以提取深度情感特征的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）情感分析模型,构建了投资者情绪特征模型。利用“上证50指数”数据进行实验,结果显示：LSTM模型的预测准确率比传统模型更为优秀,数据源的增加也对模型准确率的提升有较大贡献,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于无线传感网络的爆炸场振动监测系统

爆炸场振动测试中节点分布范围广、数量多,对各测试节点的状态监控及全局管理难以有效实现,传统测试方案中节点部署后难以快速更改状态;针对上述问题,依据模块化、标准化和稳定性原则,设计了一种基于无线技术的振动监测系统;给出了爆炸场振动监测系统的基本功能单元,包括数据采集设备、无线组网设备;数据采集设备具有高精度采集、数据存储、高精度同步、定位定姿等功能;利用无线网桥技术构建了覆盖广域范围的无线网络,支持IEEE802.11 n/ac协议,实现了对远程分布式测试节点的集中管理、状态监控、数据传输,也可对指定测试节点的工作模式进行快速设置,以满足测试需求;测试节点的振动测量范围为0～10 g,室外1公里数据传输;通过模拟测试试验验证了系统的有效性,各项功能满足工程需要.     

利用置信规则库构建WSN节点故障检测模型

在无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)节点故障检测领域的研究过程中,故障检测准确率会受节点数据的不确定性和专家知识模糊性的影响。针对这一问题,本文提出了一种基于置信规则库(belief rule base, BRB)的WSN节点故障检测方法。首先,根据WSN工作原理及节点工作特性描述WSN节点故障检测过程;然后,从空间和时间2个维度对节点数据提取特征,建立基于空间和时间相关性的WSN节点故障检测模型;最后,利用Intel Lab Data无线传感器数据集进行案例研究以验证模型的有效性。结果证明,本文方法能够统筹利用专家知识和节点数据实现WSN节点故障检测。     

一种Anchor Free的无人机检测方法

目前几乎所有最先进的目标检测方法都依赖于预先定义的anchor,但是由于anchor的存在,网络会增加与anchor相关的计算开销,而且在现实世界中,目标尺度多种多样,比如地对空拍摄的无人机目标,预先定义的anchor不可能穷举所有的无人机尺度。因此,该文抛弃预先定义的anchor,采用anchor free的方法来检测无人机。该anchor free方法以目标中心区域的像素为训练样本来逐像素预测边界框的偏移量。针对地对空拍摄的无人机目标大部分都是小尺度的情况,采用高分辨率网络HRNet作为主干网络来提取小目标细粒度的特征,从而提高小目标检测的精度。相对于基于anchor的目标检测方法,该网络框架简单、灵活,并且可以自适应地预测无人机目标的边界框。在自己设计的无人机数据集上,该方法获得了更高的召回率和精确率。     

UHPC的轴拉性能与裂缝宽度控制能力研究

为研究3种类型超高性能混凝土(ultra-high performance concrete,简称UHPC)的轴拉应力-应变曲线及其裂缝宽度控制能力,包括高应变强化UHPC、低应变强化UHPC和应变软化UHPC.采用轴拉试验方法测试狗骨头形试件,得到UHPC的轴拉应力-应变曲线和缝宽-应变曲线.试验结果表明:高应变强化UHPC和低应变强化UHPC的轴拉应力-应变曲线均包括弹性段、应变强化段和应变软化段,应变软化UHPC只有弹性段和应变软化段;UHPC应变强化段和应变软化段的转折点是裂缝缓慢扩展和迅速扩展的临界点;提高UHPC的极限拉伸应变,即延长其应变强化段,有助于提高其裂缝宽度控制能力;高应变强化UHPC拉伸应变在0.42%之前,其裂缝宽度均小于0.05 mm.对比C50混凝土(极限应变、极限强度分别为0.012%、2.3 MPa),高应变强化UHPC优异的裂缝宽度控制能力避免了结构设计中受正常使用状态裂缝宽度验算限制的影响,同时可在钢筋屈服前与其全程协同工作,这使得钢筋增强高应变强化UHPC在某些需要对裂缝宽度进行严格控制的结构类型中具有很高的应用价值.     

高维小波密度估计器的收敛性

为了研究高维Lebesgue可测空间Lp(Rd)中估计器的收敛性,利用小波方法,给出估计器在Lp 范数意义下的相合性.研究发现：若小波尺度函数φ紧支且满足条件S,则任给fELp(Rd),1≤p<∞,有limn→∞E f-f^n p =0.     

雨水径流颗粒物对陶瓷透水砖堵塞的影响

通过雨水径流水质的实地检测,分析了雨水径流中颗粒物粒径分布规律;采用室内试验模拟了雨水径流引起的陶瓷透水砖堵塞过程,系统研究了雨水径流中颗粒物对陶瓷透水砖堵塞的影响。结果表明:雨水径流中的颗粒物绝大部分平均粒径小于50 μm;陶瓷透水砖堵塞机制主要是粒径 20~<50 μm的颗粒物引起的表面堵塞,砖表面截留的颗粒物质量约占总截留颗粒物质量的75%;陶瓷透水砖表面截留颗粒物的粒径范围与砖表面孔径范围并不一致,主要是因为陶瓷透水砖截留的颗粒物在其表面形成的“类滤膜”的筛滤截留作用。建议合理减小陶瓷透水砖小于50 μm范围的孔径占比,以提高人工清扫恢复陶瓷透水砖透水性能的效率。