16、狙击手选拔指标测量与因素权重分析

狙击手选拔指标测量与因素权重分析

狙击手作为军队中高度专业化的岗位,其选拔至关重要。现代战争中,优秀狙击手能发挥巨大作用,然而当前狙击手选拔存在定性选拔比例大于定量选拔的问题。为解决这一问题,需要采用科学方法对狙击手选拔指标进行定量分析,确定各指标权重,构建完善的选拔指标体系。

1. 研究对象与方法
  • 测试对象 :选取来自中国海军、陆军和空军,参加2011年全军狙击手训练的74名健康男性狙击手作为有效样本。
  • 研究方法
    • 数学统计方法 :运用平均数、标准差、因子分析、灰色关联分析、百分位数法等数学统计方法,借助SPSS 17.0统计软件包对测量数据进行整理和分析。将问卷调查结果和所有指标测试数据输入Microsoft Excel,用SPSS 17.0处理数学统计,通过因子分析分析主成分特征值、方差贡献率和累积贡献率以对指标分类,用灰色关联分析评估各指标在狙击手选拔中的重要性。
    • 测量方法 :采用多种仪器和测量方法,对74名狙击手的上肢稳定性、静态耐力、憋气能力、情绪稳定性、100米精确射击和350米精确射击等指标进行测试并获取数据。
2. 研究结果与分析
  • 定量指标测试结果
    | 指标 | 最大值 | 最小值 | 平均值 (x) | 标准差 (s) |
    | — | — | — | — | — |

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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