超导加盟未来战争

说起超导磁悬浮列车,你一定早有耳闻。在它所齐集的众多高新技术中,超导技术尤其不可或缺。那么,“超导”究竟是怎样一种技术呢? 炙手可热,缘自优越特性 1911年,荷兰莱顿大学实验物理学教授卡麦林·昂尼斯用液氦冷却水银时意外发现:水银的电阻率随着温度的降低而不断减小,至绝对温度4.2K(即-268.98℃。绝对温度零度相当于零下273.15℃)时,其电阻突然完全消失。后来,他又发现许多金属和合金都具有类似的特性。1913年,他在一篇论文中首次将上述现象定义为“超导电性”,     

监测位移趋势分析确定滑坡稳定状态研究

针对滑坡预报缺少公认的临界速率,同时由于普遍存在的位移突变现象,易于造成大量误报的问题,提出了基于监测位移趋势分析的滑坡预报新思路。通过分析某工程滑坡的位移监测数据,得出了选取关键断面、观测预报点的一般规律。采用FLAC3D计算考虑流变状况下,不同安全系数所对应的滑坡位移趋势曲线,通过对比分析相应关键点监测位移趋势曲线,定量、全过程判定滑坡所处的稳定状态,为工程项目提供决策参考,避免了滑坡进一步发展,验证了滑坡观测预报点选择规律和对比监测、计算位移趋势曲线进行滑坡预报的可行性。     

LiDAR点云纹理特征提取方法

针对图像纹理应用于LiDAR点云分类过程中存在的多义性问题，提出点云纹理特征的概念。该特征属性反映了点与其邻域点的属性值分布情况，提取过程基于KD树数据检索结构和灰度共生矩阵算法。分析搜索邻域、移动步长和灰度等级等参数对点云纹理特征的影响，并利用支持向量机分类方法验证点云纹理特征，可以有效地辅助高程和强度信息以改善LiDAR点云的地物分类结果。实验还证明了相比于栅格格式的图像纹理特征，点云纹理特征约束的地物分类具有更高的分类精度，并且点云纹理特征在微小地物的甄别和水陆的区分方面具有突出的能力。该特征的这些优秀特性可以为海岸带机载LiDAR数据的精细化分类、海岸带高精度DEM构建和海岸线提取等工作发挥重要作用。     

基于循环谱相关的雷达信号脉内分析改进算法

针对传统的雷达信号脉内特征分析算法存在的局限,提出了一种基于循环谱相关的雷达信号脉内特征分析的改进算法。该算法将传统的循环谱估计方法进行了改进,能对雷达信号脉内调制方式进行识别并提取脉内特征参数,然后结合改进的小波变换的优点,对识别出的相位编码信号进行相位突变点的提取,最后输出至完善的脉冲描述字中。改进的算法能够在较低计算量的同时保证较好的脉内特征参数的估算精度。仿真结果表明,在较低信噪比下,该算法仍然具有较好的性能。     

遗传算法在武警勤务中的应用研究

遗传算法是一种新的全局优化仿生算法。介绍了遗传算法的编码方法、选择算子、交叉算子和变异算子 ,以及适应度函数的设计 ,结合武警部队勤务的特点 ,探讨遗传算法在武警勤务中的应用。并以遗传算法在军事 (行军 )路线优化选择和智能排课系统中的应用为例 ,对遗传算法的建模等进行了探讨     

用于三维点云表示的扩展点特征直方图算法

局部特征提取在点云相关应用中具有十分重要的作用,因此提出一种用于点云局部特征表示的扩展点特征直方图描述子。针对邻域点的两两点对提出一系列不变量;在特征点上构建一个局部参考坐标框架以获得特征描述子对旋转和平移的不变性;将关键点局部邻域划分成多个子空间,并依据每个子空间中的点对不变量构建一个直方图;将所有直方图串联起来得到扩展点特征直方图特征描述子。采用Bologna公共数据集对扩展点特征直方图特征描述子的性能进行测试,并与多个现有算法进行对比。结果表明,扩展点特征直方图特征描述子获得了良好的性能,其结果优于多个现有的特征描述子。