基于卷积神经网络的多特征融合和图像分类

卷积神经网络善于挖掘图像中最具有代表性信息,但是缺少其它细节信息,而传统特征可以有效强化语义特征空间的多样性,并且不同卷积网络的语义特征相互之间存在着互补性。提出一种多特征融合的图像分类算法:根据图像颜色和梯度信息提取图像的方向梯度和颜色体积直方图(HOGCV)特征;通过预训练的网络模型提取图像的深层语义特征,并使用多种机器学习方法对不同特征进行分类训练;利用自适应加权融合算法实现多语义特征以及异构特征之间的融合。最后在数据集Cifar-10,STL-10,Cifar-100和GHIM-10K上进行验证,与单一的语义特征相比准确率提升7%~12%,与多个先进算法相比性能上有着显著的优势,证明了异构特征和多网络语义特征的互补性和自适应加权融合算法的有效性。

提高森林灭火装备效益的思考

指出了灭火装备是扑救森林火灾时的物质基础,是保证灭火安全的根本保证。探讨了灭火装备如何发挥最大灭火效益、提升灭火作战能力、有效完成森林防火灭火任务,为提升与完善森林灭火工作提供参考。

扑救重特大森林火灾的作战指导方法

森林火灾是危害森林的重要自然灾害之一。随着我国生态文明建设的不断深入，扑救重特大森林火灾逐步得到了各地的重视，同时，对重特大森林火灾的预防、扑救兵力的投入、战法的运用、指挥协同等方面的作战指导，提出了更高的要求。

浅谈警地联合灭火作战要点

近年来,我国森林火灾呈多发态势,国家对扑救森林火灾的方式和效能提出了更高的要求,警民合作灭火已成为常态化。因此,推进警民融合式深入发展,大力推行警地联合指挥、联合训练、联合保障,是增强未来森林灭火作战能力的基础。一、建立健全警地灭火联训机制1.建立工作协商机制进入森林防火期后,森林部队应积极与地方扑火单位协调,共同参与驻地防火工作,分析火险形势、研究对策、制定预警响应总体预案,确保警地行动同步。

论森林灭火装备使用效益

灭火装备是扑救森林火灾的物质基础,是保证灭火安全的前提.目前,我国各省有关单位基本的灭火装备都已配备和使用.但由于配备的灭火装备种类多、型号杂,并且各单位灭火装备的种类、数量、性能都不统一,加之地域、训练和灭火频率及管理维修保养的程度不一,使灭火装备未能发挥最大的效益.因此,应研究探讨如何发挥灭火装备最大灭火效益,实现单一型向多类型、小功率向大功率、数量型向质量型的转变,对于提升灭火战斗力和有效扑救森林火灾,具有重大而深远的意义.

立足实战化教学培养能打仗打胜仗强军人才

院校作为军事人才的输出地,在学习、训练、管理的标准上要严于部队、先于部队、高于部队,以时不待人的危机感,立足实战化教学,开展实战化育人、实战化练兵、实战化强校,培养能打仗打胜仗的强军人才。