玻璃瓶动态图像检测运动模拟平台

动态图像检测中,如何在指定位置快速而准确地捕捉到运动物体的图像是最基本的环节。试验验证图像检测装置的成像特性,成为动态图像检测研究的重要内容之一。以变频器控制电动机为核心,通过变频器内部参数编程和外部简单的辅助控制电路,构建了运动平稳、速度可调、具有自动保护功能的模拟平台。该平台适于动态图像检测中普通运动物体的快速模拟,已成功地用于玻璃瓶动态图像装置中,达到了预期目的。     

射频识别系统的多目标识别-反碰撞算法

对多目标识别技术的二进制搜索算法、时隙ALOHA算法进行了剖析,并对ALOHA算法用概率论和数理统计的方法进行了深入的理论分析,得出要根据所设计的射频识别系统的特点合理采用各种算法方可得到良好的效果.该算法的实现对提高高速公路上自动收费系统、人员和物流管理等各领域的工作效率具有一定的指导意义.     

装备保障兵棋动态评估方法研究

针对装备保障兵棋推演中的方案裁决和分析评估问题,对装备保障效能动态评估方法进行了研究.从分析装备保障兵棋要素入手,构建基于兵棋地图的评估模型.该兵棋地图评估模型能够充分利用地图中的静态地理环境信息和动态战场环境信息,对装备保障方案进行综合分析并给出评估结果,为装备保障方案的制定、调整和执行提供依据.     

基于改进遗传算法的AUV动态目标搜索算法

针对水下动态目标搜索问题,提出一种基于改进遗传算法的AUV动态目标搜索算法。采用蒙特卡罗统计方法生成大量目标运动轨迹,作为计算适应度依据;结合水声模型提出一种新型的累积探测概率计算方式;种群选择采用灾变思想与精英主义相结合方法,保证种群的非劣性和多样性,加速跳出局部极值;采用混沌序列方式选择交叉和变异点,增加种群随机性;采用动态自适应的交叉概率与变异概率,减少经验依赖,保证后期种群多样性。仿真实验结果表明,相较于传统算法和经典遗传算法,改进遗传算法能有效避免陷入局部极值,提高搜索概率。     

基于DBN的天基信息支援装备体系作战效能评估方法

为解决天基信息支援装备体系的作战效能动态评估问题,提出一种基于动态贝叶斯网络的天基信息支援装备体系作战效能评估方法。首先以系统动力学模型获取数据样本,然后以静态贝叶斯网络作战效能评估模型为基础建立动态网络,以EM参数学习算法构建动态贝叶斯网络作战效能评估模型,最后对天基信息支援装备体系进行作战效能分析。在作战效能评估模型的基础上,以海上方向打击移动舰船目标的作战场景为例,分析了天基信息支援装备体系中诸多影响因素之间的相互关系与影响程度。同时,仿真实验验证了该方法应用在天基信息支援装备体系作战效能评估中的有效性和可行性,能够为天基信息支援装备体系作战效能评估提供坚实的技术支撑。     

基于多目标鲸鱼优化算法的动态武器目标分配

针对传统动态武器目标分配模型以武器打击收益最大化为目标,考虑过于单一,并且现有智能算法在求解该模型存在收敛精度低的问题,提出一种非支配排序多目标鲸鱼优化算法(non-dominated sorting multi-objective whale optimization algorithm, NSMWOA)求解动态武器目标分配模型。首先为提高初始解的质量,引入2次logistic映射初始化种群,合并父代与子代个体,通过计算个体的非支配等级和拥挤度大小对个体进行排序,其次为筛选优秀个体,实验结果表明,在与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比中,非支配排序多目标鲸鱼优化算法函数测试中的得出Pareto前沿更接近真实Pareto前沿,寻优精度更高,在动态武器目标分配模型中,能够得出更优的分配方案。     

高应变率下GH4720Li合金热压缩性能研究

为了研究镍基高温合金GH4720Li在高应变率下的动态力学性能,利用分离式霍普金森压杆(SHPB)对材料进行了温度范围为20～1 000℃,应变率为10～5 000 s^-1的单轴热压缩试验,获得了不同温度不同应变率下材料的应力应变曲线。结果表明：在相同的试验温度条件下,GH4720Li合金在高、低2种应变率条件下表现出了不同的动态力学性能。在低应变率(10 s^-1)条件下,GH4720Li合金的应力值随着温度的升高而降低;在高应变率(1 000 s^-1,5 000 s^-1)条件下,GH4720Li合金的应力值在特定温度(400～800℃)随着温度的升高而升高。结合已获得的试验数据,通过数值拟合的方法对原始Johnson-Cook(J-C)本构方程进行了修正,以满足GH4720Li合金在高应变率下应力的变化规律。通过线性相关系数和平均误差对修正的J-C本构方程精度进行了验证。结果显示：修正的J-C本构方程与试验数据吻合良好,可以大幅度提高J-C本构方程对GH4720Li合金在大应变率范围下的拟合精度。     

基于特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法

针对弱监督目标检测中只能检测出图像中最具有辨别性部分和训练过程极易陷入局部最优问题,提出了一种特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法。该算法设计了一种高效可选择通道注意力模块,该模块通过关联通道的选择来提高其局部信息的交互能力,以此来扩大最具辨别性的示例目标区域;此外,通过对网络回归损失函数施加针对性的动态权重,使其能够自动弱化回归分支中伪标注边界框不准确性的影响,提高目标定位的精度。在PASCAL VOC 2007及PASCAL VOC 2012数据集上的实验表明,相比其他同类算法,该算法能够有效地提高弱监督目标检测的精度。同时,由于该算法引入的额外训练参数和计算负担几乎可以忽略不计,因此还具有良好的高效性。     

基于在线学习的频谱感知次序策略*

认知无线电允许次级用户在频谱没有被主用户使用时动态地接入频谱进行数据传输。动态频谱接入是解决无线电频谱资源短缺和使用效率低下问题的有效方案,而频谱感知是实现动态频谱接入的关键挑战之一。次级用户的感知能力有限,为了快速找到频谱空闲概率最大的频段从而获得更多的频谱接入机会,研究了频谱感知次序问题。考虑到频谱空闲概率会随时间变化且对次级用户不可知,提出了一个在线学习框架,把频谱感知次序问题规约成经典多摇臂赌博机问题,并利用在线学习方法——满意折现汤普森抽样算法(satisficing discounted Thompson sampling)处理优化问题。仿真结果表明,和其他算法相比,所提算法可获得更多的频谱接入机会并且能够跟踪频谱空闲概率的变化。     

攻防博弈下的Ad hoc网络风险预测

利用博弈论原理,分析Ad hoc网络入侵防御系统与攻击者之间的攻防过程,建立了多阶段动态博弈下的网络风险预测模型。综合考虑Ad hoc网络不同节点与不同攻防措施对网络风险影响的差异性,量化攻防效用矩阵;通过求解纳什均衡,得到攻防双方最优混合策略;根据风险值求解算法,预测攻防平衡下的网络风险值。仿真实验表明,该模型和算法切实可行,对提升Ad hoc网络安全有一定参考价值。