基于Hough变换的高分辨SAR图像道路目标检测

给出了一种检测高分辨率SAR图像道路目标的方法。该方法首先对原始图像进行一系列的预处理,然后利用Hough变换识别道路。在提取感兴趣区域时,该算法采用了高斯概率迭代方法代替了一般的CFAR检测或阈值分割;在进行Hough变换时,该算法用平均Hough变换代替一般的Hough变换;在检测变换域峰值点时,采用了结合全局CFAR检测的最大值点搜索的方法;最后对检测出来的准道路,该算法根据道路的独具性质进行鉴别,以确定其是否确实为道路。使用MSTARRedstone实测杂波图进行实验,取得了满意的效果。     

基于梯形道路的履带式车辆运动算法

论述了一种履带式车辆简化模型的建立和表示方法。提出了用垂直射线法来取得三维空间中任一点的高度值。分析了车辆模型在梯形道路上的运动状态 ,用一种简易的算法来实现坐标调整和地形匹配 ,在视景仿真系统中较好地完成了履带式车辆通过梯形道路的目的     

战场环境中多无人机任务分配的快速航路预估算法

战场环境中多无人机任务分配的航路预估是一个具有多路径和实时性双重要求的路径规划问题。采用概率路标图方法对多无人机多任务的航路预估问题开展研究,将航路预估分为离线学习和在线查询两个阶段。通过将战场中威胁的影响转化为各路标间航段的风险代价,提出了基于代价变换的概率路标图方法,当战场态势发生变化时,在不需重构路标图的条件下可以通过局部航段风险代价的调整快速规划出新的预估航路。根据规划条件采取不同的采样策略,可以在规划时间和航路质量之间实现协调以满足不同的战术要求。仿真结果表明该方法是一种快速有效的航路预估方法。     

杂波环境下多目标跟踪数据关联的快速算法

数据关联是实现杂波环境下多目标跟踪的关键问题,目前公认较好的方法是联合概率数据关联（ＪＰＤＡ）,但是其计算和存储量很大,故在实际中寻求一种快速或近似的算法是十分必要的。本文提供一组有效快速算法,并在我们有关课题中得到初步验证。     

On the asymptotic optimality of algorithms for the flow shop problem with release dates

We consider the nonpermutation flow shop problem with release dates, with the objective of minimizing the sum of the weighted completion times on the final machine. Since the problem is NP‐hard, we focus on the analysis of the performance of several approximation algorithms, all of which are related to the classical Weighted Shortest Processing Time Among Available Jobs heuristic. In particular, we perform a probabilistic analysis and prove that two online heuristics and one offline heuristic are asymptotically optimal. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005.     

基于柔性基础的双层隔振系统概率灵敏度分析

对基于柔性基础的双层隔振系统的功率流传递特性进行了分析,利用有限元分析软件ANSYS计算了传递到基础的功率流,并用概率灵敏度分析方法研究了功率流对隔振系统给定参数的灵敏度,为双层隔振系统的优化设计奠定了基础.     

一种改进的AVL系统中车位显示修正算法

AVL系统就是GIS与GPS技术集成的成功应用。AVL系统中GPS信号在GIS地图上显示时,由于各种因素的影响,存在很大的偏差。对这种偏差的校正是十分必要的。为了解决这个问题,对以前提出的误差校正算法———"线性抽象算法"进行了改进,提出了另一种误差校正方法———"缓冲区线性抽象算法",实验结果表明这种方法能在很大程度上校正偏差,不但具有较高的精度,而且还提高了算法效率。     

基于概率推断网的水雷战专家系统

针对反水雷作战决策的需要,运用贝叶斯推理、模糊逻辑以及可信度不确定推理方法,设计了一个基于概率推断网的水雷战专家系统.利用该系统可得出两种结论:一是利用计算概率的方法得出的结论,二是利用计算可信因子方法得出的结论,两种结论呈现定量和定性的互补关系.可较好地为反水雷作战指挥员提供辅助决策,以减少舰船遭毁伤的概率.     

基于VR与PNN相结合的机电液控制系统故障诊断方法

针对大型复杂机电液控制系统故障诊断中存在的数学模型获取困难、历史故障数据匮乏问题,提出了一种将虚拟样机与概率神经网络相结合的故障诊断混合方法。建立系统的虚拟样机,并对其可信性进行校核与验证。在此基础上进行大量随机性故障植入与仿真实验,获取故障仿真数据。经过特征提取与概率神经网络模式识别训练,形成用于诊断的知识库,从而实现故障诊断。以操舵系统作为研究案例,得到了较高的故障检测和隔离精度与较低的虚警及漏警率,验证了该方法的可行性,为大型复杂机电液控制系统故障诊断提供新的思路。     

基于统一理论框架的故障诊断模型及学习进化方法

本文以概率图理论为基础，系统研究了基于这一理论框架的故障诊断模型，对模型的构建方法以及在不同场景下的模型演化方案进行了探讨，使得在统一理论框架下可实现多模式系统故障诊断、耦合故障诊断、动态故障诊断、故障预测等复杂情形的诊断。为了弥补单独利用基于模型的方法和基于数据的方法的缺陷，研究了诊断模型的学习进化策略，实现了诊断效果的改进和优化。另外，对模型后续的能力扩展和可能的研究方向进行了展望，为后续理论研究提供了参考。