一种新的空间多维关联规则模型与算法

空间对象具有自相关、连续性、多尺度等特点,导致空间关联规则挖掘与传统的统计关联规则挖掘不同,不存在统计的“事务”,挖掘更加复杂。本文用基于空间相关的影响域来创建“空间事务”,以代替传统关联规则挖掘中的事务,建立了一种新的应用于挖掘空间多维数据的空间多维关联规则模型(Spatial multidimensional association rules model,SMARM)。设计并实现了一种新的挖掘算法SMARBIA,用基于影响域、空间支持度等剪枝技巧,克服了空间多维关联规则挖掘过程中候选项目集庞大的困难。实验表明,该算法能有效地减少候选项目集而获得较好的性能。     

面向多威胁的无人机智能目标跟随策略设计

随着无人机(UAV)一体化作战的不断发展,无人机在搜索到运动目标之后,需要立即转入跟随模式,考虑到战场环境的复杂性,研究了在多个威胁源条件下无人机跟随运动目标的问题,为了保证无人机的安全性以及跟随目标的精确性,提出了一种基于决策树的无人机智能目标跟随策略。首先对威胁概率图(TPM)进行建模;然后采用几何图法及任务优先级生成不同的规则,建立相应的决策树,并设计了不同规则下无人机飞行航向及速度指令;最后通过仿真验证所提出的智能目标跟随策略的有效性。      

飞秒激光系统图像调焦装置以及方法

飞秒激光直写技术在复杂三维微结构加工领域具有显著优势,而调焦是否精准直接影响了所加工结构的完整度.提出了在光路中临时置入调焦光源和物的图像调焦技术,通过调节物的位置使其成像面与激光聚焦面一致,从而通过清晰可分辨的成像状态间接反映激光聚焦状态.利用Zemax软件模拟分析了原飞秒激光光路与加入调焦光源和物的调焦光路,二者可实现相同加工物镜后工作距离与良好成像质量,证明了该方法的可行性.通过分析得到该过程的成像误差主要由成像镜头焦深(3.9 μm)引起,我们获得的理想调焦精度可达到1/2焦深以内.设计了单层高度为5 μm的二层圆柱结构,通过多次实验验证了所加工元件高度误差在1.5 μm范围以内,与理论分析一致,满足飞秒激光系统的调焦要求.     

临近空间立法问题研究及对技术发展的影响

当前学界关于临近空间的争议焦点主要集中在临近空间是否应当成为法律概念,以及临近空间是否应当成为法律上的独立空间两方面。随着在临近空间的利益冲突愈演愈烈,临近空间应上升成为独立的法律概念。在当前空天划界问题悬而未决的特殊背景下,宜认定其从属于空气空间,赋予领空主权。鉴于当前临近空间国际法规则尚处于空白阶段,应积极引领和推动临近空间国际法规则的制定,倡导设立临近空间的无害通过制度,同时加快发展临近空间技术,不断增强技术实力,为后续临近空间国际法规则制定增加博弈砝码。     

基于语料库的高职英语专业一、二年级学生写作能力的分析

以南通纺织职业技术学院英语专业一年级和二年级的一篇作文为素材建立小型语料库,比较两个年级学生的写作能力.使用了Wordsmith软件的单词列表、检索、主题词功能对作文进行分析,从而得出结论:二年级的表达能力超过了一年级,而一年级体现出了更丰富的想象力.探究原因,差异的出现与大学英语写作教学有关,从而对大学英语写作教学起到了两方面的启示作用.     

中国民航使用国际航空货物运输规则盲区分析

指出了中国民航在适用国际航空货物运输规则时的盲区，分析了产生原因和对民航收入的不利影响，最后提出了相应对策。     

“水”——沈从文人格和文格的象征

文章通过审视沈从文在《湘西》和《湘行散记》中对水的独特感悟,揭示出“外柔内刚”、“善利万物而不争”既是沈从文的人生态度,也是其构筑的“湘西世界”的艺术取向。     

基于熵与TOPSIS法的空中目标威胁判断

针对舰艇对空防御空中目标威胁判断指标属性权重与属性值均为区间数的情况,通过以各方案与理想方案偏差最小、与负理想方案偏差最大,以及权系数熵的最大化为优化目标,用拉格朗口乘子法给出模型的最优解,得到指标的权重值;基于区间数的4种不同的距离度量方式,建立基于TOPSIS法的威胁判断模型;通过实例对比在不同距离度量下的排序效果...     

陶行知"大学之道"教育思想解读对当代高职教育的反思

陶行知的“大学之道”教育思想,是对传统的“学而优则仕”———“人上人”教育观念的否定,它是融德育、办学理念、校风、校训以及培养目标为一体的治学之道,也即是教育目的。这对我们今天的教育,特别是高等职业教育有着重大的启示。     

基于强化学习的航空器机场智能静态路径规划

随着人工智能迅速发展以及“智慧机场”的提出,研究人工智能在机场如何有效地辅助机场管制人员,驾驶员指挥航空器在地面滑行具有重要意义。本文提出一种基于强化学习的滑行路径规划方法,构建航空器机场地面强化学习移动模型,并以海口美兰机场为案例采用 Python 内置工具包 Tkinter 进行场面仿真;在此基础上,考虑机场航空器滑行规则,采用 Off-Policy 中 Q-Learning 算法求解贝尔曼方程,实现航空器在 Model-based 环境中进行静态路径规划。结果表明：本文所提方法能够实现停机位到跑道出口智能静态路径规划