层次聚类算法和基于图的分割算法相融合的图像分割算法

基于图的分割算法（Graph-Based Segmentation,GBS）算法）是由Felzenszwalb和Huttenlocher提出的经典的图像分割算法之一,但其分割结果中存在明显的欠分割现象。为此,在GBS算法的基础上引入层次聚类（Hierarchical Clustering,HC）算法,构造出一种解决GBS算法欠分割的方法,同时采用多线程并行处理数据的方式,有效改善了传统层次聚类算法的处理速度。该方法在RGB彩色空间中使用GBS算法得到图像中每个像素点的初始分割结果,并提取出每一类区域中的像素值,对其进行层次聚类,得到每一类区域中像素值的类别标签,根据层次聚类所得到的类别标签和预设的类别范围,修改每个像素点的初始分割结果。最后根据区域合并准则,生成一个新的分割图。经实验表明,该方法与Kmeans-SLIC(simple linear iterative clustering)算法和GBS算法等相比,很好地解决了欠分割现象,并产生了分割精度较高的语义分割图。     

细长压杆临界载荷的图乘法近似求解

从细长压杆的挠曲线方程出发,采用图乘法,近似计算了两种不同支承细长压杆的临界载荷,并将其结果与欧拉法的精确解作了比较。     

未知数量稀疏源盲分离的一种新方法

提出了一种新的用于未知数量稀疏源盲分离的统一方法。为了改善聚类分离的精度,该方法选取混合空间中半径给定的、中心位于原点的超球面以外的所有数据点,然后将这些数据点映射到中心位于原点的单位超球面上以得到集合Cy。由此,原来的聚类变为致密聚类,各聚类互相重叠的现象几乎消失。随后,先通过关于Cy的聚类分离来估计混合矩阵,再根据混合矩阵估计源,其中最佳不相似阈值和相应的聚类数量是自动生成的。计算机仿真结果验证了该方法对具有不同程度稀疏性源的有效性。当源充分稀疏时,重构信噪比大约是300 dB。因此,该方法精确、便利。     

栅格图矢量化技术中的细线追踪算法研究

细线追踪算法是栅格图矢量化技术中的重要环节,该算法实现了栅格图到矢量图的转变.矢量化过程主要包括彩图分层、曲线细化、细线追踪、后期编辑等若干步骤.介绍了矢量化前后的数据准备和数据处理过程,阐述了细线追踪算法的原理与实现方法,分析了追踪结果的优化问题.该算法在栅格地形图等高线矢量化的实际应用中效果良好.     

一种小样本数脉冲信号的样本子图分选算法

针对交错的雷达脉冲信号中,辐射源脉冲样本数较少而无法统计脉间参数规律实现脉冲提取的问题,提出了一种基于自提取样本子图的全脉冲匹配分选算法。该算法利用全脉冲移位匹配搜索自相关函数极大峰值,序贯提取辐射源时间维样本子图,同时筛选出匹配脉冲,无需对脉冲特征参数做统计分析,因此,可实现小样本数雷达信号的脉冲提取。仿真实验表明在有脉冲漏失的信号环境中,算法处理样本数充足情况下的脉冲信号与传统多参数统计方法性能相当,而且能提取出小样本数的脉冲信号。     

一种基于图模型的空间态势理解方法

近年来机构和学者围绕空间态势感知任务,已形成了大量基于空间目标独立节点的目标跟踪、检测、识别、计算等相关理论和技术研究成果,面对低轨空间目标数量激增、高轨不断新增各类具有对抗背景的敏感目标的新形势,对空间态势认知能力提出了更高的要求。通过图模型对空间态势系统进行建模,设计构建双层空间态势理解结构来实现包含关系影响的单节点到系统层面的嵌入式映射,并通过进一步形成对态势整体的量化表示,通过实例验证所提方法的可行性,为基于空间态势感知信息、形成对整体空间环境和力量的态势理解及后续态势预测分析提供了思路和方法。     

融合图嵌入的Smooth-PCANet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。然而PCANet在构建网络卷积核时只关注了图像的主分量信息,忽视了近邻像素点之间的位置关系。而通常情况下,图像的相邻像素点具有空间强相关性,因此利用图结构保持像素点的位置近邻关系更有利于网络提取有效特征。因此,我们将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法Smooth-PCANet。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,我们在人脸、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。     

一种用于SEAD任务的改进型Voronoi图

根据雷达所在位置构造Delaunay三角形,取它的外心作为Voronoi图的顶点,构造常规Voronoi图,使用随机搜索算法可以为无人战斗机规划安全路径。由于战场环境威胁各异,使用常规Voronoi图不再能表征真实的SEAD任务,增大了无人战斗机的威胁,本文提出了一种新的Voronoi图的改进方法,以提高无人战斗机在执行SEAD任务时的生存概率。首先,根据可能出现的各种情况进行了分析,提出了改进型Voronoi图的构图原则。然后,提出了在不同威胁体下,基于"Delaunay多边形"构造改进型Voronoi图的方法。最后,进行了仿真。仿真算例的结果验证此方法可以明显地提高无人战斗机的生存概率。     

基于信息链的防空作战体系能力分析方法

针对要地防空指挥控制系统的组成、结构和功能,通过双层图对作战体系结构进行建模,提出体现作战体系作战业务流程、信息连通性的双层信息链搜索和解析方法,实现了将信息链与作战体系能力分析的有机关联。仿真验证表明,该方法有效地体现了在作战体系能力分析中,各类型作战实体的协作性和连通性,提高了作战体系作战能力与体系结构的融合能力,利于作战体系的作战效能评估。     

“我就图‘人情’两个字”

正故事的主人公名叫李秀英,是一位退休女职工,就是她,用真诚和热情,用她那布满老茧的双手,帮助一位80多岁的孤寡老人走完了人生的最后一程。"连长找我之前也找了很多人,大家都有难处,连长很为难。我是一名退休职工,想为连长分忧,为咱兵团人做点好事,至于钱……要钱就显得没人情了。"7月2日,李秀英直爽地对笔者说。这事还要从头说起。2013年年3月初,84岁的退休职工赵现友因病卧床不起,老伴也去世了,面对这样的情形,连长