自适应神经模糊推理模型在复杂社会技术系统中的应用(英文)

考虑复杂社会技术系统的特点,运用自适应神经模糊推理模型对提高公益科研机构的组织效率进行了实例研究。建立了针对公益科研机构员工激励决策的自适应模糊推理完整模型,利用调研数据及其处理结果验证了模型的有效性。该模型融合了神经网络的学习机制和模糊系统的语言推理能力,弥补了神经网络和模糊逻辑系统各自的不足。研究结果表明,自适应神经模糊推理模型适用于复杂社会技术系统,在解决管理领域的预测、评估和决策问题中有广阔的应用前景。     

高职英语口语教材编写刍议

研究分析发现,高职院校的学生迫切需要学到与工作实际相贴近的英语交流技能,因此,笔者拟从教材编写的实用性和科学性的角度,对英语口语教材的编写进行分析,如教材编写的依据和内容等等,探讨以实际工作情景教学为基础的、具有专业群特色的英语口语教材的编写。     

基于虚拟仪器的便携式舰载导弹舰面测试监控系统设计

为实现舰载导弹弹舰协同作业时协同信号的在线监控，设计了一种便携式舰载导弹舰面测试系统。系统的总体设计方案采用虚拟仪器的思想，硬件设计选用PXI架构，软件设计采用层次化结构，并使用数据库技术对数据进行统一管理。系统功能强大、结构合理，且具有很强的可扩展性。     

复杂背景下机场道面细带状结构病害检测算法

机场道面裂缝、角隅断裂、接缝破碎、修补等病害宽度狭小、长短不一、图像中像素占比少,呈细带状结构,且与复杂背景对比度低,现有检测算法效果不佳。针对以上问题,提出了一种基于注意力机制与特征融合的深度神经网络模型DetMSPNet。首先,利用注意力机制模块CBAM,使得特征学习更加专注于细带状结构病害区域,抑制干扰信息;其次,构建残差空洞金字塔模块,提取不同尺度空间下的特征信息;然后,设计最大池化支路,便于之后浅、深层不同层次特征进行融合,加强模型对于病害的定位能力,并且将深层特征输入3种不同扩张率的扩张卷积和金字塔池化模块,使得病害特征包含更多全局上下文信息;最后,对所有层输出的病害特征信息进行融合,实现不同尺度、不同层次特征的信息互补。与目前3种经典的目标检测算法在机场道面病害图像数据集APD上做了对比实验,结果表明:所提算法的mAP达到78.51%,优于对比算法。所提DetMSPNet模型,提高了算法对机场道面细带状结构病害检测中宽度狭小、长短不一、图像中像素占比少、与复杂背景对比度低等情况的适应能力。      

基于频带相关性Deep Learning的无线通信干扰智能识别

近年来,随着无线通信技术在军事领域的发展及各类无线通信装备数量的增加,战场电磁环境变得越来越复杂,其要求通信系统具有更强的抗干扰能力,而智能干扰识别是抗干扰的前提.基于传统机器学习的各类干扰识别算法存在干扰前期特征提取繁杂、低干噪比(JNR)下识别正确识别率低的问题.本文针对上述问题,引入了并行多路多尺度卷积,通过增加...     

测控站远程监控体制的分析与设想

通过对欧空局(ESA)地面测控站监控体制的研究,分析了新一代测控站远程监控系统所应具备的优势及特点,探讨了适合我国国情的测控站远程监控技术,并对应用方案进行了设想。     

基于GPS的直升机航迹测量系统

基于GPS直升机航迹测量系统是利用高精度的GPS实时RTK、逆向RTK和事后动态载波相位差分技术,用于直升机飞行试验中的航迹、速度、高度等信息的测量和实时显示。同时系统融合了高速无线数字通讯技术、惯导设备等多种高新技术。     

知识链接

《利用脉冲激光开展的卫星用器件和电路单粒子效应试验》一文中有关术语的解释如下:单粒子效应(Single Event Effects,SEE):单个的高能重离子或者质子和中子,通过与器件材料直接的电离作用或者核反应产生的次级离子的间接电离作用,在器件中形成额外的瞬间电荷,导致器件的逻辑状     

多学科仿真在复杂设备系统设计中的应用

通过对复杂设备多学科特性的物理建模和系统集成,实现了对复杂设备整体性能的定量仿真,解决了复杂设备整体功能难以预测的设计难题。文章对多学科仿真及其常见方法作了简要介绍,并以其在几种复杂设备设计中的应用为例,展现了多学科仿真的工程应用价值。     

IoC模式及其在设备监控软件中的应用

控制反转(Inversion of Control,IoC)模式是一种框架设计模式,目的在于提高应用软件的可复用性和可扩展性。结合抽象模型设计思想,针对卫星地面应用系统的设备监控系统,举例对比了如何运用传统方法和IoC模式进行软件的设计和开发。结果表明,软件开发中使用IoC模式可以有效地降低组件之间的耦合,使软件框架更加易于扩展。