系统分析法在军事卫星需求分析中的应用

本文对军事卫星需求分析阶段要做的工作做了初步探讨,认为在由作战人员、军事专家、情报专家、工程技术人员提出需求的基础上,必须由分析人员按照系统的观点对所提出的需求进行表示、分析、评价、确认,提出系统方案及系统的目标,并利用多属性决策、集值统计法等方法对方案进行评价。通过评价对发展军事卫星系统实施有效的控制。     

一种便于在微机上实现的密码体制

通过对便于在微机上实现的安全的椭圆曲线密码体制的讨论,给出了一类可以构造这种密码体制的椭圆曲线及构造密码体制时所要用到的椭圆曲线上的运算.     

集值条件期望收敛定理

在给出了Hausdorff收敛的等价条件的基础上,得到了集值条件期望在Haus-dorff收敛意义下的单调收敛定理及在Kuratowski收敛意义下的控制收敛定理.     

S—饱和集的性质及其应用

在一般拓扑空间(x,τ)的非标准扩张(“x,”τ)中引入S—饱和集的概念.在一定条件下,S_t映射对于S—饱和集保持集的基本运算.基于这一事实,证明了标准Souslin集与Loeb可测集的关系定理,得到μ_L一零集在S_t映射下是μ—零集的一个充分条件.     

关于广义KKM定理的几点注记

本文在 H-空间中引入伪紧闭集的概念,得到一个广义 KKM 定理,从而获得了 KyFan 匹配定理以及极大极小不等式的一些新结果.     

集值拟终下鞅的收敛性与Riesz分解

本文在X^＊可分的条件下证明了集值拟终下鞅在弱收敛意义下的收敛定理，同时给出了如下集值拟终下鞅的Riesz分解定理：设{Fn，n≥1}包含Lc（X）为集值拟终下鞅，且满足（i）E｜｜Fτ｜｜I（τ〈∞）〈∞，偏dτ∈T，（ii）{｜｜Fn｜｜，n≥1}一致可积，则以下两条等价：（1）{Fn，n≥1}可Riesz分解； （2）Vn≥1，Fn关于E（F｜Bn）（n≥1）位似，其中Fn→w F。     

跟踪机动目标的一种新的多模型算法

在机动目标跟踪的多模型(MM)方法的研究中,提出了一种新的多模型方法,即最小子模型集切换(MSMSS)算法.这种MSMSS算法从总模型集中自适应确定最小模型集,用来完成多模型(MM)估计.仿真结果表明,和标准的交互式MM(IMM)相比,所提到的算法,在保持同等的跟踪性能的前提下需要很小的计算量,在计算量相等的情况下具有更好的跟踪性能.     

基于页面关联比重的PageRank排序算法的改进

对比分析了基于链接分析的搜索引擎排序算法PageRank和HITS，针对原有PageRank算法采用的平分页面自身PageRank值的策略，提出了按基于关键词集的网页关联比重分配PageRank值的改进算法。该改进算法根据用户搜索的关键词，按照超链接的网页关联比重为超链接赋予权重，增强了已有算法的有效性。     

基于GM(1,1)预测与改进Vague集距离的装甲分队目标威胁评估

针对装甲分队目标威胁评估动态指标的变化特性,运用灰色模型(Grey Model,GM(1,1))对装甲分队目标威胁评估动态指标进行了预测;针对现有vague集距离度量法缺失信息较多、违背直觉等不足,通过理论推导提出了vague集新的距离度量公式,然后将其应用到TOPSIS(Technique for Order Preference by Simularity to Ideal Solution)算法中,对装甲分队目标威胁进行了评估与排序,并与非预测方法的评估结果进行了对比,结果表明:采用本文提出的评估算法得出的评估结果更加合理有效,研究成果可为装甲分队火力优化分配提供科学参考。     

融合图嵌入的光滑主成分分析网络图像识别算法

主成分分析网络(principal component analysis network, PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法光滑主成分分析网络(Smooth-PCANet)。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。