基于概率影响图的空战能力评估模型

基于空战指标间复杂的影响关系,引入概率影响图,并结合指标间重要程度的比较对飞机空战能力进行客观评估。利用空战信息流图,依据作战结果计算能力指标值与发生概率,构建空战模型的概率影响图;定性分析能力指标间的影响关系,定量计算综合影响权重;综合考虑比较权和影响权,计算空战能力值。结果证明,影响关系在空战能力评估中占有很大比重。     

调度感知同步数据流建模

对流应用系统进行吞吐量分析需要将周期静态顺序调度建模到数据流图中,吞吐量分析效率依赖于数据流图的规模及建模时间。为了提高吞吐量分析效率,提出基于同构同步数据流图的调度感知同步数据流模型及相应建模方法。通过利用应用模型结构特征及周期静态顺序调度,可减少模型中的任务、边和初始符号数目;可以使用已有分析方法对模型进行吞吐量分析。实验结果表明,所提建模方法优于已有方法,可有效提高吞吐量分析效率。     

云平台上基于关键路径截取的有向无环图应用调度算法

针对云平台上有向无环图科学应用执行容易产生虚拟机资源过剩、资源使用率低及费用虚高的问题,给出一种基于关键路径截取的有向无环图应用调度算法。该算法采取关键路径截取技术,循环找出最晚完成的未分配任务,从该任务出发,在所有未分配任务构成的图中找出最大连通子图,并计算该子图的关键路径,然后将关键路径上的任务集调度到性能匹配的虚拟机上执行;同时通过任务回填技术充分利用虚拟机的空闲时间槽,提高资源使用率。实验结果表明,在云计算平台上,该算法不仅能够在截止时间内完成有向无环图科学应用,而且可以提高资源使用率,有效减少完成该应用所需整体费用。     

改进IAHP-CIM模型的雷达组网探测能力评估方法

针对雷达组网探测能力的评估问题,采用鱼骨图法对影响雷达组网探测能力的多种因素进行梳理,得到结构层次清晰的指标评价体系。采用改进的区间层次分析—控制区间和记忆模型对该指标体系进行评估,具体方法是:运用区间层次分析法构造区间判断矩阵;利用蛙跳算法求解区间判断矩阵中满足最小一致性的确定性矩阵;利用控制区间和记忆模型来确定各指标的风险概率,实现指标体系的评估。以具体的案例为对象进行仿真实验,结果表明,所提评估方法有效,评估结论相对客观、可信,对雷达组网探测能力评估具有一定参考价值,从而为雷达组网的优化部署奠定良好基础。     

基于警报关联的威胁行为检测技术综述

基于警报关联的网络威胁行为检测技术因其与网络上大量部署的安全产品耦合,且能充分挖掘异常事件之间的关联关系以提供场景还原证据,正成为复杂威胁行为检测的研究热点。从威胁行为和网络安全环境的特点出发,引出威胁行为检测的应用需求和分类,介绍基于警报关联的威胁行为检测的基本概念和系统模型;重点论述作为模型核心的警报关联方法,并分类介绍了各类典型算法的基本原理和特点,包括基于因果逻辑的方法、基于场景的方法、基于相似性的方法和基于数据挖掘的方法;并结合实例介绍了威胁行为检测系统的三种典型结构,即集中式结构、层次式结构和分布式结构;基于当前研究现状,提出了对未来研究趋势的一些认识。     

基于稀疏贝叶斯学习的扩展目标雷达关联成像*

雷达关联成像不依赖于雷达与目标的相对运动,是一种高分辨凝视成像方式。传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该算法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该算法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。     

模糊聚类法改进异类传感器航迹关联北大核心

针对ESM与雷达的异类传感器航迹关联的准确性问题,提出了一种基于模糊聚类方法的异类传感器航迹关联算法。首先,将测得的航迹看作方位信息的时间序列,由不同航迹最终构成一个时间序列集合;再以当前时刻与历史时刻为模糊因子进行相似计算并得到模糊相似矩阵,并求得模糊等价矩阵;最后采用全局最优的判别准则确定航迹关联对,达到航迹关联的目的。仿真结果表明,基于模糊等价关系的异类传感器航迹关联算法能够有效提高ESM与雷达的航迹关联性能。     

基于思维导图的大学英语词汇教学研究

大学英语教学中,词汇教学的成败在一定程度上决定了学生英语学业成绩的成败.通过对思维导图在大学英语词汇教学中应用现状的阐述,结合相关理论,对其在大学英语词汇教学中的应用进行了实验探究与数据分析,验证了思维导图在大学英语词汇教学中的应用可以帮助大学生整合所学词汇,有效扩充词汇量,提高英语词汇学习的有效性.     

模糊聚类的多雷达航迹关联算法北大核心

为了解决传统滤波跟踪算法对多雷达航迹预测定位误差较大的实际问题,通过对基于关联矩阵的聚类算法进行分析,提出了基于模糊聚类多雷达、多目标航迹定位跟踪仿真模型提出改进的矩阵聚类算法,并且与传统滤波跟踪算法做对比分析。实验结果表明,所提算法的性能在时间和空间上有所提高。较之传统算法精度较高,运算效率亦有所提升。     

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。