“联合全资产可视化”及其关键技术

论述了美军"联合全资产可视化"(JTAV)的背景、目标、策略及主要因素,重点阐述了JTAV的关键技术手段--射频识别技术,包括光储卡、射频识别、灵巧卡和射频数据通信等.提出了我军装备维修保障信息化过程中急需研究和开发的相关技术及基础架构.     

网络图式通用装备保障文书生成的研究

网络图式军用文书是战时通用装备保障文书中通常采用的文书形式之一,给出装备保障文书辅助生成系统的总体结构,将网络分析方法引入通用装备保障文书辅助生成系统的研究,在此基础上阐述了网络图式文书生成子系统的功能、数学模型及网络计算、网络优化的部分算法。     

一种基于移动基站的无线传感器网络数据收集方法

针对传统的无线传感器网络数据收集协议大多受制于发生在基站周围的热点问题,提出了一种使用移动基站的数据收集方法.将数据收集问题转化为支配集构造和旅行商问题,并提出了一种分布式的支配集构建算法,结合旅行商问题的近似算法生成基站的移动路线.仿真结果表明,所提出的方法减少了通信消耗,且能使负载均衡地分布.     

基于Multi-agent临床诊断支持系统的设计

根据临床诊断支持信息环境的特点,结合Agent技术,设计了一套基于Multi-agent的临床诊断支持系统(CDSS)。该系统具有异构性、分布性、并行性和可扩展性,能适应CDSS的要求,有效地提高CDSS的性能。     

基于TSMD-SVM-HMM的机内测试智能降虚警方法

机内测试虚警问题是影响系统完好性和使用保障费用的重要因素。针对环境因素导致的虚警问题,设计了时间环境应力测量装置,应用支持向量机的小样本学习优点,建立虚警与环境因素的关联关系,应用隐马尔可夫模型的连续动态信号处理能力,描述系统长期工作历程中虚警的发生规律,提出了基于时间环境应力测量装置-支持向量机-隐马尔可夫模型的机内测试智能降虚警方法。最后,在某型直升机航向姿态系统上进行了应用与验证,试验结果表明:该方法有效识别出了机内测试的虚警。     

一种支持向量机增量学习淘汰算法

针对大规模数据集的分类问题,支持向量机的训练成为一个难题。增量学习是解决这一难题的思路之一。分析了新增样本加入训练集后支持向量集的变化情况,提出了一种基于密度法的支持向量机增量学习淘汰算法,淘汰了对最终分类无用的样本,在保证测试精度的同时减少了训练时间。实验仿真证明这种算法是有效的。     

按保障度最大配置备件模型

考虑了备件资源有限,有多个需求单位的条件下,依据装备数量、零部件、元器件的故障率,单装用数、平均更换时间、各级维修机构领取备件的平均时间,建立了两级备件保障度的模型,并在备件总资源量一定的条件下,按保障度最大给出了两级备件配置的程序、方法和示例.模型举例说明了模型输出结果的特征和敏感性.模型应用可减少备件的积压,降低备件的短缺,提高备件的保障效果.     

天基支援下区域反导组网作战链路规划

天基信息支援下区域反导组网作战各系统实现互连、互通、互操作的关键是战术信息分发系统,而该系统中存在着多种类型的数据链路,这些链路之间又存在着各种约束条件,因此科学合理的对这些链路进行规划是系统实现的重要工作之一.建立并提出了天基信息支援下区域反导组网作战战术信息分发系统数据链路的规划模型和一种新的解算方法,为该系统数据链路的规划提供了理论依据.     

论灭火救援中紧急避险的法律适用

公安消防人员在灭火救援中是否享有紧急避险的权利,在司法实践中存有异议。通过对灭火救援中紧急避险的法律依据、构成要件、法律后果等几个方面的论述,阐明了公安消防人员在灭火救援中适用紧急避险的可能与价值,并对灭火救援中紧急避险进行了理论探析和展望。     

基于支持向量机的彩色图像恢复新方法

引起图像退化的因素众多,因而难以用一个统一的方法来进行恢复处理。鉴于图像的像素和各颜色分量通道间本质上存在某种相关性,以及以支持向量机为核心的统计学习理论具有较好地解决小样本、非线性、高维数问题的能力,提出了一种新的空域图像恢复方法,并通过对来自于待处理图像本身的训练样本的学习,构造自适应的回归插值函数;然后基于该函数对图像作有选择的修改,从而达到图像恢复的目的。实验表明,该方法是有效的,并且具有较好的泛化性能。