简易坦克火控系统的校正与射击修正

分析了某型坦克简易火控系统的性能特点,阐述了火控系统校正方法, 指出了火控系统校正中的常见错误,总结了射击指挥与射击修正方法。     

模糊聚类分析在舰炮射击目标处理中的应用

舰炮对岸射击中射击目标选取比较复杂,用基于AFS逻辑的模糊聚类分析数学方法对射击目标进行处理,是一种评估战场目标选取的新方法。基于AFS逻辑的模糊聚类分析不仅与人类的思维逻辑类似,而且便于计算机将数据库中的记录转化为人类容易理解和操作的模糊集。作为在数据挖掘中的应用,又给出了基于AFS模糊逻辑的一个新的模糊聚类方法,通过具体的数学模型仿真表明这是一种行之有效的方法。     

分布式拒绝服务攻击的网络跟踪算法

分布式拒绝服务攻击通过控制多台傀儡机对目标机进行攻击,该类型攻击的攻击路径隐蔽,对攻击者跟踪困难.在分析该类型攻击的特点,通过形式化的描述,分析该类型网络入侵规律,通过聚类分析技术描述出分布式拒绝服务攻击的攻击路径,定位网络入侵的实施者,有效地打击网络入侵行为.     

舰船雷达电波折射修正新方法研究

为了提高雷达精度,舰船雷达一般都进行电波折射误差修正.由于无法精确测量大气剖面,故舰船雷达的电波折射修正精度较低.文中提出了一种基于微波辐射计大气遥感的电波折射实时修正新方法,它不仅具有全天候、实时性、机动性等特点,而且可以直接测量出电波传播路径上的大气附加时延积分,从而直接给出距离误差修正量.经与常用的2种电波折射修正方法比较,证明它的精度较高.     

二维弹道修正弹及其制导控制技术综述

针对二维弹道修正弹这类具有广泛应用前景的智能弹药,综述了二维弹道修正弹的发展、主要修正机构方案及其制导控制技术。对二维弹道修正弹的研制历程进行总结,梳理发展脉络揭示其发展规律,分析二维修正弹的打击任务。对几种主流修正方案进行讨论,分析各机构的作用特点及研究难点。基于二维弹道修正弹打击任务需求,从气动辨识及状态估计算法、修正机构参数优化设计算法和制导律三个方面总结其控制技术的发展现状。着重介绍近年来发展迅猛的智能算法,特别是神经网络理论在二维修正弹控制算法领域的研究应用。进一步指出二维弹道修正弹的控制研究需解决的主要技术难点和未来发展方向,为二维弹道修正的设计提供思路。     

一种自动镜头聚类方法

镜头聚类是视频内容分析的重要途径。镜头聚类的基本任务是基于镜头的物理特征对镜头进行分类。本文设计和实现了一种新的镜头聚类方法 ,这种方法从一个初始分割开始 ,经多次聚类分裂与合并的迭代 ,自动地进行误差校正。这种方法既不需要通过人工交互来解决试探聚类方法的误差调节问题 ,也不需要迭代聚类算法中难以确定的经验参数和经验阈值的设定 ,克服了普通聚类方法的缺点 ,在实际应用系统中取得了较好的效果。     

平视显示器中显示器的误差分析

讨论了目前装备的平视显示器中显示器的误差原因,重点分析了显示器中几种误差的形成及结果,并对误差影响较大的部分提出了补偿措施。     

垂直惯性基准零位安装误差的校正模型

通过空间矢量法 ,推导出在舰载武器系统中由于垂直惯性基准零位安装误差所引入的坐标变换误差的解析式 ,并给出了误差校正公式     

DSets-DBSCAN无参数聚类的雷达信号分选算法

针对现有的很多高效分选算法的性能严重依赖于外界输入的参数问题,例如聚类数目、聚类容差等,将无参数聚类算法DSets-DBSCAN应用于雷达信号分选,提出了一种无参数的雷达信号脉冲聚类算法。该算法无须依赖于任何参数的设置,就能自适应地完成聚类。算法输入直方图均衡化处理过的成对相似性矩阵,使得Dsets(dominant sets)算法不依赖于任何参数;根据得到的超小簇自适应给出DBSCAN的输入参数;利用DBSCAN扩展集群。仿真实验证明,该算法对雷达脉冲描述字特征进行无参数分选的有效性。同时,在虚假脉冲比例(虚假脉冲数/雷达脉冲数)不高于80%的情况下,对雷达信号的聚类准确率在97.56%以上。     

适合可变剪接研究的转录组序列分析策略

规模化基因表达实验所产生的大量与生物组织特定时空状态相关的cDNA和表达序列标签(EST)等信息可用于新基因的发现、基因表达模式分析和基因组的注释,从而可为转录组研究提供实验设计和结果分析的参考标准。真核基因可变剪接的普遍性及其在机体生理与病理过程中的重要作用,使得可变剪接的系统分析已成为功能基因组研究中的热点之一。在面临海量表达数据的指数增长和不断有新的基因组获得测序的情况下,实现转录组序列分析的规模化、自动化计算迫在眉睫。讨论不同转录组分析系统中的数据分析算法及其计算需求,并提出适用于大规模可变剪接分析的策略。