改革开放后小三线企业思想政治工作研究(1979-1985)——以上海八五钢厂为例

上海八五钢厂是上海乃至全国小三线建设中最大的企业,改革开放后经历了重大发展变革。随着国家工作重心的转移,小三线建设进入“军转民”时期,这对八五钢厂职工带来了巨大的思想洗礼和挑战。为了帮助广大职工克服思想困境,八五钢厂党委构建起一套思想政治工作体系。上海八五钢厂通过在学习中解放思想凝聚共识,紧紧围绕生产中心,将思想政治工作融入生产过程各环节,树立典型模范发挥示范作用,加强对青年的思想引领等形式,充分发挥了思想政治工作在稳定人心、统一思想、凝聚力量方面的作用,使思想政治工作成为企业发展的“稳定器”和“助推器”,为企业发展提供了有力的保障。

基于特征融合的可见光图像舰船检测新方法

该文以可见光图像舰船目标为研究对象,提出了用多谱图像和全色图像进行特征融合来检测舰船目标的方法。该方法首先利用多谱图像实现水域和陆地的分离,然后把分类结果映射到全色图像上从而实现在全色图像上区分水域和陆地;屏蔽陆地后用Otsu方法分别在多谱图像和全色图像上对目标进行分割,并提取目标特征,最后对目标特征进行融合来检测舰船目标。实验证明该方法有效可行。

基于元胞量子蜂群算法和信道案例库的认知无线电混合跨层决策引擎研究

针对认知无线电系统参数重配置问题,提出一种基于元胞量子蜂群算法和信道案例库的混合跨层认知决策引擎。该认知决策引擎充分考虑无线通信网络各层参数,以网络整体性能最优为优化目标;提出的元胞量子蜂群算法利用双策略对种群进行混沌初始化,设计了基于元胞自动机原理和社会认知策略的快速量子旋转角调整策略用于实现引领蜂和跟随蜂的邻域搜索;构建基于信道增益的认知无线电参数案例库,用于实现快速决策。仿真结果表明,该认知决策引擎能够根据无线通信环境和用户需求的变化,动态地进行参数的重配置,同时其在收敛速度、收敛精度和算法稳定性上都明显优于基于二进制人工蜂群算法和量子遗传算法的认知决策引擎。

混合编码粒子ABC算法的CR认知决策引擎

认知决策引擎是认知无线电(Cognitive Radio,CR)的核心。为适应CR参数的自适应重配置,提出了一种改进的二进制人工蜂群(Binary Artificial Bee Colony algorithm,BABC)算法。该算法在基本BABC算法的基础上,加入了反向学习初始化机制、混合编码规则以及社会认知策略,保证了个体的多样性、提高了搜索速度。给出了该算法的基本步骤,并在多载波通信系统中对算法性能进行了仿真。仿真结果表明,基于该算法的CR认知决策引擎的收敛速度和精度均优于经典的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和BABC算法,优化得到的系统参数具有更好的性能。

高分辨率光学图像目标打击效果评估系统研究

针对传统的基于像素级变化检测的打击效果评估系统的不足,提出了基于变化目标特征向量分析的打击效果评估系统。该系统首先在图像上识别出目标,然后分别在打击前后图像上提取目标特征向量,并对目标特征向量进行分析比较,根据目标特征向量的变化对目标损伤程度进行评估。试验证明该方法有效可行。

大学生自主管理研究

大学生自主管理的关键因素在于学生干部。能否高效的开展大学生自主管理,不仅在于有没有好的管理理念,更在于对学生干部的把握。从学生干部心理入手,关注学生干部的心理状态并适当的引导、干预,从而高效地开展大学生自主管理。

基于目标识别的机场跑道打击效果评估研究

针对传统的基于变化检测的机场跑道打击效果评估方法的不足,提出了基于目标识别的机场跑道打击效果评估方法。该方法直接在打击后图像上识别出机场跑道目标,然后在打击后图像上提取出跑道局部图像并进行弹坑检测,根据弹坑检测结果对机场跑道毁伤效果进行评估。试验证明该方法有效可行。

大学生科技活动与课程设计相结合创新研究

针对大学生科技活动中存在的问题,将大学生科技活动与课程设计有机结合起来,论述了两者结合的意义,并对其实现途径进行了探讨。

基于鸡群算法的认知无线电决策引擎

提出基于鸡群算法的认知决策引擎,以解决认知无线电发射参数的自适应重配置问题。将认知决策引擎模型转化为多目标优化问题,并采用加权和方法将其转换为单目标优化问题。采用鸡群算法对认知决策引擎进行求解,从而实现认知无线电发射参数的重配置。结合多载波通信系统进行了仿真实验,结果表明,该认知决策引擎能根据用户需求变化,动态进行认知无线电参数的重配置。

认知无线网络认知决策引擎技术研究

随着无线通信技术的快速发展,旨在提高频谱利用率的认知无线电技术得到了极大的发展,同时出现了认知无线电网络,而认知决策引擎正是其实现智能动态资源配置、参数优化的关键技术。文章介绍了基于物理层的以智能优化算法为主的认知决策引擎;此基础上,对神经网络、模糊规则、多目标优化、博弈论等跨层优化算法的应用进行了介绍;最后对认知无线电网络认知决策引擎的进一步发展进行了探讨。

一种遥感图像中建筑物的自动提取方法

目前,传统建筑物识别方法通常采用基于建筑物边缘线性特征的识别算法,这类方法具有简单高效的优点,但识别率较低。该文提出了一种综合利用建筑物的若干特征进行自动识别的方法。首先用Canny算子提取边缘,然后根据建筑物的空间分布特点和Hough变换特性,在Hough变换域进行建筑物边缘方向统计来筛选边缘线段,提取出潜在的目标边缘线段;接着该文提出了对建筑物的几何特征(例如矩形特征、角点特征和阴影特征等)和灰度特征进行识别的算法,将其识别结果做为判定建筑物目标的依据,最终准确地提取出建筑物。大量实验证明该方法相比较单一的线性特征检测方法,速度快、准确率高,具有较强的实际应用价值。

基于信任度的多路径安全路由研究

提出了一种能有效应对网络内部节点攻击的基于信任度的多路径安全路由方法.在可达路径搜索时基于广度优先的基本思路,配合边缘节点优先、短路径优先的启发原则进行优化减枝,实现快速的节点独立多路径搜索.利用跨层信息对节点信任度和路径信任度进行判断和计算,基于可达路径的信任度,设计了多路径单传输MPST和多路径多传输MPMT两种机制完成信息传输.仿真结果表明,所提出的多径安全路由方法能有效提升网络分组传输的性能以及应对网络潜在的漏检恶意节点.

西南科技大学核专业实验实践教学发展及现状

实验实践教学是高校人才培养中的重要环节,核专业实验实践教学具有实验仪器昂贵以及实践环境具有潜在危险性等客观因素,导致其发展过程中有自身的特殊性。西南科技大学涉核专业(核工程与核技术、辐射防护与核安全、核化工与核工程循环)均为2006年以后招生的新办专业,在发展过程中借鉴了众多国内知名院校核专业实验室建设和实践教学的经验,并逐步形成了具有西南科技大学特色的核专业实验实践教学体系,为专业人才培养打下了坚实的实践基础。

数字基带信道模拟器的设计与实现

在通信新技术和新设备的研究过程中,需要进行大量通信试验,而在实际环境中开展试验需要耗费大量的时间和经费,因此利用信道模拟器代替实际信道在实验室范围内开展相关试验是一种较好的解决办法。设计了一种数字基带信道模拟器,能够实现延时、误码以及纠错编解码功能。阐述了FPGA内延时处理、高斯误码、通用误码、"RS+交织的纠错编解码"的实现,以及E1接口电路的设计。该信道模拟器适合于无线信道以及卫星通信信道的模拟,具有较高实用价值。

基于本体的CR知识表示与智能学习研究

智能学习是认知无线电区别于传统无线电、感知无线电、自适应无线电的显著特征。本文研究了智能学习的基础:基于本体的CR知识表示,包括概念组织结构和本体描述语言。分析了主要的智能学习方法并研究了决策树、支持向量机方法在CR智能学习中的应用,仿真结果说明了学习方法的有效性并演示出知识的显式和隐式表示方式。

依托地方普通高校培养国防人才研究

地方普通高校大学生是国防领域高素质人才的重要来源。研究地方普通高校如何在充分发挥培养专业技术人才优势的基础上,积极开展国防教育,努力培养适应现代战争需要的高素质国防人才。

基于多特征融合的权值优化粒子滤波目标跟踪

针对传统粒子滤波目标跟踪算法在光照变化、遮挡和姿态变化较大时对目标跟踪的鲁棒性不高的缺陷,提出了一种多特征融合的权值优化粒子滤波目标跟踪算法。该算法在建立目标模型时提取了运动目标区域内的HSV空间的核加权颜色特征、经过优化处理后的LBP纹理特征和边缘特征,再将提取的特征进行加权融合;同时采用一种权值优化组合方法在粒子进行重采样前,对粒子的权值进行优化处理,避免粒子贫化问题的出现,保持粒子的多样性;最后结合模板更新策略对目标模板实时更新。实验结果表明:本文算法对光照变化、遮挡和姿态变化下的目标跟踪具有较好的鲁棒性。

环保厕所水源切换装置

为了在有效利用沐浴排水、洗衣排水、厨用排水等废水冲厕所的同时,防止因为废水供应过剩或者供应不足,出现水源溢出水箱外或者冲厕所无水的现象,以达到节约水资源的目的,本文在废水源和便器的水箱的管路中间,设计了一个水源切换装置。在废水供应充足时,装置储存废水;在废水供应过剩时,装置将废水排入污水管;在废水供应不足时,装置将废水源切换成自来水源,供应能冲一次厕所的水量,当水量充足时,切断自来水源。并且,本文在废水管中加入了过滤网,防止废水中的杂质造成管路的堵塞。

核工业精神谱系融入 高校核专业人才培养的探索与实践--记西南科技大学提升核人才培养质量的创新举措

西南科技大学逐步探索形成了“省部共建、局省共建、董事单位共建、对口支援共建”的四维共建办学体制,用好四川省军民融合研究院等创新创业平台,办好核专业,服务核工业。中国核工业历经六十多年的建设发展,取得了辉煌而巨大的成就,培育了“两弹一星”精神、核工业精神和新时代核工业精神的精神谱系,形成了强大的精神力量。

基于博弈论的认知无线电网络跨层资源分配

针对多跳认知无线电网络的多层资源分配问题,提出了协作去耦合方法和跨层联合方法,协作去耦合方法首先单独完成路径选择任务,随后进行信道与功率的博弈分配;跨层联合方法则通过博弈直接对路径、信道、功率三层资源进行同时分配,两种方法都综合考虑网络层、介质访问控制层、物理层的启发原则,引入了节点被干扰度信息和节点主动干扰度信息来辅助路径选择,设计了基于功率允许宽度信息的Boltzmann探索来完成信道与功率选择,设计了长链路和瓶颈链路替换消除机制以进一步提高网络性能,从促进收敛角度,选择序贯博弈并设计了具体的博弈过程,此外还分析了博弈的纳什均衡,讨论了两种算法的复杂度,仿真结果表明,协作去耦合方法和跨层联合方法在成功流数量、流可达速率、发射功耗性能指标上均优于简单去耦合的链路博弈、流博弈方法。