弹道导弹雷达目标识别问题的新思考

弹道导弹雷达目标识别是反导系统中的关键技术和难点之一.为了给相关研究人员提供一些思路,从目标、传感器和环境3个方面分析了弹道导弹雷达目标识别发生的新变化,指出了现有研究中存在的不足.就正确分析和理解弹道导弹目标特性、充分挖掘单雷达识别性能、利用多雷达组网进行识别以及合理评价识别效能等急需解决的问题给出了思考.这对进一步研究弹道导弹雷达目标识别提供了一定的参考作用.     

捕收剂在硫化矿物表面吸附机理的研究进展

综述了药剂与硫化矿表面吸附作用机理的理论研究,总结了现代表面测试技术在硫化矿表面吸附作用机理研究中的应用前景．表面测试技术在选矿中的应用,使矿物与药剂的吸附机理研究更加深入,也促进了浮选理论和工艺技术的持续发展和不断完善．     

配置IPv6协议防火墙

随着计算机网络迅猛发展,下一代互联网已经走进我们身边,笔者所在教育城域网已经接入到中国教育和科研计算机网（CERN／ET2）,为了让单位尽早的享受到这一技术,笔者通过利用旧电脑及MonoWall软件搭建出的软防火墙,支持最新IPv6技术,达到双协议共存。     

基于物理的波浪实时模拟方法

为解决广域范围内波浪状态的实时计算和可视化问题,结合无粘滞流体力学的物理模型,提出了一种以三角形为控制单元的有限体积简化算法。该算法的优点在于：以不规则边界区域的非规则三角网格为基础,通过简化通量向量分裂方法获得三角形控制单元的边界数值通量,能快速逼近二维浅水方程的解进而模拟非规则边界浅水的实时流动。实验结果显示,所提方法能在符合现实世界物理规律的前提下较好地实现大规模波浪的实时可视化模拟。     

《计算机程序设计实验》课程的教学改革与实践

围绕《计算机程序设计实验》教学的全过程,以建构主义学习理论为指导,构建本门课程教学的四大模块:学员自我建构、学员协作学习、学员自我反馈和教员归纳总结。这种教学模式真正体现了"学员主体,教员主导"的教学理念,对提高实验课教学质量,培养学员严谨认真的实验精神具有重要意义。     

碳还原法硼化锆粉体的制备研究

真空条件下,利用碳还原法进行硼化锆粉体的制备,是以氧化锆、活性炭、碳化硼和氧化硼为主要原料,研制出纯度较高,颗粒较小且制作工艺简单、成本较低的硼化锆粉体。笔者主要研究在碳热还原反应中,碳含量、烧成温度和保温时间对反应产物的影响。通过对反应产物进行XRD、SEM等测试分析,找到一条制取高质量硼化锆粉体的反应路线:多加入12.5%碳可以保证反应产物有着较高的纯度。选1 650℃为反应温度,1.5 h为保温时间既可以保证产品有较高的纯度,又能使颗粒粒径在一个较小的范围内。     

南水北调东线调水区及受水区降水径流变化特征

为给南水北调工程规划与运行提供科学依据,基于比《南水北调工程总体规划》制定水平年更加完整的水文观测数据识别2001年以来工程区降水、径流变化特征,采用Mann-Kendall趋势检验、小波分析等方法分析了比较期(2001—2016年)相对于基准期(1956—2000年)的降水、径流统计特性差异和变化特征。结果表明：相对于基准期,比较期调水区降水量变化不明显,长江大通水文站天然径流量下降3.5%,调水区水资源条件较为稳定;比较期受水区降水量较基准期基本无变化,天然径流量较基准期上升3.9%,但山东省、河北省和天津市受水区天然径流量下降6.6%,3省市天然径流量呈明显衰减态势。     

某混凝土双曲拱坝运行突发事件分析

大坝运行安全应急预案是保障水库大坝遭遇突发事件时能有效减损的一项重要非工程措施。以某混凝土双曲拱坝为例,结合工程结构、运行特点和环境条件,对可能影响大坝安全运行的突发事件进行了详细分析,可供类似工程编制应急预案时参考。     

基于RBF神经网络优化的装备保障系统效能评估

针对现有装备保障系统效能评估方法存在依赖专家经验、主观性强等问题,提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络优化的装备保障系统效能评估方法。通过完备交叉与预变异策略对遗传算法（GA）进行改进,利用改进的GA对RBF神经网络中心、宽度及输出权值进行全局寻优,并采用优化的RBF神经网络实现装备保障系统效能评估。仿真结果表明,该方法相比AGA-RBF和GA-RBF评估方法能更准确地评估装备保障系统效能值,并且可在一定程度上降低评估过程中主观因素的影响,确保评估结果更客观真实。     

改进灰狼优化算法的K-Means文本聚类

针对K-Means算法在文本聚类过程中易陷入局部最优,造成文本聚类结果不准确的问题,提出了一种基于改进灰狼优化算法的K-Means文本聚类方法。在对文本数据进行分词、去停用词、特征提取以及文本向量化后,通过免疫克隆选择选出精英个体,并对精英个体进行深度探索以增加灰狼种群的多样性,避免早熟收敛现象的发生;将粒子群位置更新思想与灰狼位置更新结合,降低灰狼优化算法陷入局部极值的风险;与K-Means算法结合进行文本聚类。所提算法与K-Means算法、GWO-KMeans以及IPSK-Means算法相比,其准确率、召回率和F值平均都有明显提高,文本聚类结果更可靠。