一种适用于点和区间混合型维度数据集的多维索引

点和区间混合型维度数据集是空间数据库系统和GIS中重要的数据对象.在分析SS树的基础上,提出了一种适用于索引点和区间混合型维度数据集的索引结构--PI树.PI树利用超球划分数据集的多维空间,以提高结点存储利用率,从而降低数据插入时的I/O次数.文章给出了PI树插入、删除和查询算法的形式化描述.理论分析和实验结果表明,所提的PI树性能上总体优于R·树.     

利用模糊逻辑控制实现不确定Hénon映射的同步

针对带不确定项和外界扰动的Hénon映射,利用模糊逻辑控制理论和Lyapunov稳定性定理对模糊控制器进行了设计,实现了驱动系统和响应系统的渐进同步。为了克服试凑整定方法获取隶属度函数和模糊规则的局限性,利用误差系统的Lyapunov稳定性条件直接构造模糊规则,使得所设计的控制器具有鲁棒性。仿真结果验证了该方法的有效性和实用性。     

装备试验与评价的系统工程管理技术

试验与评价是对装备战技指标进行的全面考核与验证,涉及到多指标、多阶段、多装备层次。结合装备试验与评价的特点与需求,给出了装备试验与评价系统工程管理的概念,明确了其内涵。从寿命周期维、评价指标维和装备层次维三个角度,构建了装备试验与评价的霍尔三维结构模型(HMTE)。针对具体评价指标,对该模型的矩阵映射过程进行了阐述,实现了HMTE的具体化。最后对元模型进行了论述,并通过案例阐述了其具体形式。装备试验与评价系统工程管理方法的应用,有利于装备试验与评价的全面统筹与实施,达到降低试验总费用,提升试验总效能的目标。     

图像形变中基于MLS的光滑纹理映射技术

提出了一种基于移动最小二乘的二次拟合多项式纹理映射模型.该模型主要应用于使用控制网格的图像形变技术.图像中的物体被嵌入一个控制网格,并且对控制网格进行形变操作.在控制网格上应用纹理映射,以绘制形变后的物体.在纹理映射时通过将控制网格顶点在形变前后的位移向量作为拟合函数值,采用移动最小二乘方法进行拟合得到映射所使用的二次函数.该方法能够明显改善图像形变后的光滑性,实现逼真、自然的图像形变.     

一种基于模糊熵的特征选择算法

特征选择是模式识别中的一个重要组成部分。针对分类边界模糊的样本集,将模糊集的理论应用到特征选择中,通过对特征进行模糊化,定义一种模糊熵来度量特征的分类区分度,再采用相关系数度量特征间的冗余度,建立判定树。则树中的节点即为选择出的特征,树枝为特征的隶属度函数,且通过判定树进行的分类可以实现样本识别的模糊化。     

图像目标识别中的分层检索模型

形状特征是武器装备目标识别的关键因素.针对归一化后轴夹角的特点和小波描述子多尺度描述轮廓曲线的特性,提出一种R树索引的分层检索技术模型,在模型库空间逐级过滤出与目标相似的模板,以保证检索的效率和准确性,并通过对军用车辆的检索实验验证了模型的有效性.     

基于球面映射和拆卸树的拆卸序列生成算法

拆卸序列生成是虚拟维修的核心之一,直接关系到虚拟维修的可行性及成本。搜索所有可行拆卸序列、避免组合爆炸并保持算法的通用性是序列生成算法的研究难点。通过引入球面映射概念,定义了局部和全局阻碍方向及可拆卸方向,克服了传统方法中基于六坐标轴方向创建干涉矩阵的局限性。提出了一种符合拆卸规则和拆卸关系表的拆卸树生成算法,求得所有可行的拆卸序列,并通过实例在虚拟维修平台上得到了实现。     

基于隐Markov树的序贯故障诊断模型

为了充分利用先验信息和实测信号,提高故障识别率,根据Bayes方法和序贯决策的思想,将实测信号分段,将前一段信号的诊断后验信息作为后一段信号的先验信息,提出了一种基于隐Markov树(hidden Markov tree,HMT)的序贯故障诊断模型.给出了诊断模型的建模步骤、HMT模型的建立方法和Bayes后验概率的计算方法.将模型应用于某型减速器故障诊断的结果表明,对于有先验信息和无先验情况,该序贯模型都可以有效地提高故障识别率.