基于邻域灰度分布的IR弱小目标检测

图像中邻域内灰度起伏程度越大 ,各点灰度值占邻域内总灰度值的比率的平方和越大 ,由此提出了一种基于邻域灰度分布的弱小目标检测方法。同时考虑到复杂自然背景 ,特别是背景中含有大量边缘和高频点的情况 ,提出了目标检测的改进方法。最后 ,利用邻域判决法实现运动目标的进一步分离。实验表明该方法能够极大地减少候选目标点数 ,准确有效地检测复杂自然背景中的红外运动弱小目标 ,适合于实时和多目标的检测     

小型侦察无人机任务能力及拒止距离分析

随着无人机技术的快速发展,无人机已在民用、军事领域得到广泛应用.尤其是具有"低慢小"特征的小型无人机,使用方便灵活,成本相对低廉,可用于执行侦察监视、自杀袭击等任务,对日常防空安全、重要目标防护构成严重威胁.分析研究了小型无人机主要威胁样式,重点分析了小型侦察无人机载荷任务能力,提出对该类目标拒止距离需求,可为相关拦截...     

小子样条件下巡航导弹的命中精度评估方法

针对巡航导弹定型试验发数少、验前试验信息源多的特点,提出小子样条件下,通过可信性检验分别得到每个验前信息源的可信度,在导弹落点偏差分布为正态-逆伽马分布的假设下,获得评估的验前分布参数,选择基于可信度的加权方法对多源验前信息进行融合,采用Bayes估计方法得到命中精度。最后结合实例进行仿真,说明了该方法较传统的Bayes方法更稳健,很适合巡航导弹命中精度的评估。     

某型小口径高炮动态跟踪系统误差分析

在该型小口径高炮系统的指标中,对于高炮动态射击精度、火控跟踪精度和随动系统精度都是既有随机误差要求,又有系统误差要求.将火控动态跟踪系统误差作为非常重要的考核指标,却与外场测试结果有差别.从动态跟踪系统误差的产生、分类和内涵出发,通过建立动态跟踪数学模型,并结合作图对其原由进行了深刻的分析.     

枪械产品故障树的模糊分析

事件发生概率的获取是故障树分析(FTA)中的重要环节,然而在一些故障发生频率很低的场合,要获得大量的故障数据几乎是不可能的,传统的故障树分析把事件发生的概率处理成精确值,忽略了数据的不完备性及环境的模糊性.针对这一问题,在枪械产品的可靠性研究中提出了模糊故障树分析方法,将现有统计数据和工程技术人员的经验结合起来,在容许误差范围内,求解出了事件发生概率的取值空间,使结果更接近实际情况.     

现代小城镇消防监督管理探析

通过分析目前涌现出的现代化小城镇存在的消防安全问题 ,提出政府重视、建立合理的消防监督管理模式、加强消防宣传等措施 ,改善消防安全环境。     

一种基于小研抛盘修形的CCOS边缘效应修正方法

计算机控制光学表面技术（CCOS）是加工离轴非球面的一项重要技术。小磨头抛光的边缘效应严重制约CCOS技术的加工精度和加工效率,目前并无十分具体的解决措施。本文在获得影响边缘效应的关键参数后,结合残余误差等高线的路径规划,对CCOS产生的边缘效应产生的翘边现象进行修正,通过对一块体育场形离轴非球面的加工,获得了全口径光学测量数据,为后续精加工提供面形基础。     

小子样下火炮连发密集度的分析与评估

针对火炮连发模式下射弹散布不完全服从正态分布,而缺乏有效密集度估计方法的问题,提出了基于二维云模型和蒙特卡罗方法相结合的火炮连发密集度估计新方法。首先应用蒙特卡罗抽样解决火炮射击样本量少的问题,然后应用二维逆向云算法对火炮射击结果进行密集度估计,最后用二维正向云发生器模拟生成新的射弹散布数据,进而直观地看出弹点分布情况。实例分析表明,该方法更符合火炮连发射弹散布真实情形,分析结果更准确可靠,从而为基地火炮连发密集度试验数据分析与评估提供了一种有效的方法。     

“It would be impossible to estimate the value of these works...” Mass Production at Springfield Armory during the American Civil War

The U.S. Armory in Springfield, Massachusetts, rarely appears in Civil War histories except perhaps as an unexplained statistical wonder. By late 1863, the Armory was the largest single supplier of rifles to Union forces. Springfield Armory workers out-produced over thirty American contractors, making more Army rifles at less cost while providing contractors with gauges, inspectors, and models, even though there were significant wartime private-sector mechanical innovations. This article identifies and explains the factors in the Armory’s success, provides context on contemporary American arms production and rifle models, and argues that the Armory’s methods and performance were among the first if not the first example of mass production in American small arms manufacture. The relative brevity of the Civil War episode, and the fact that it was not repeated in any comparable way at the Armory until World War II, has obscured its significance in American manufacturing history.     

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。