车牌定位算法在边防出入境车辆管理中的应用

基于图像差分析和投影分布特征的车牌自动定位算法,在充分考虑了汽车原始灰度图像和车牌结构特点的基础上,通过图像差分、二值化、分别向垂直和水平方向投影等步骤,最终实现对车牌的自动定位和分割.整个算法使用Matlab软件进行了仿真,仿真的结果表明该算法具有快速准确的优点.通过大量的试验证明,该算法在实践中是有效的,对于实现边防出入境车辆的自动化管理有着重要的应用价值.     

新战士不适应心理成因及对策

新战士不适应心理成因(一)生活环境适应障碍。军营的生活环境与有亲人在旁呵护的家庭相比差别很大,加之很多部队驻地自然条件恶劣,使很多新战士到了部队以后对这种环境的变化心理准备不足,使一些一贯依赖于父母悉心照顾的新战士一时手足无措,产生了“独在异乡为异客”的强烈的思乡感。(二)教育训练适应障碍。在新战士入伍训练过程中,新战士每天都要进行6个小时以上的正规训练,加之2个小时的思想政治教育与晚上的加训和紧急集合。身体的劳累、体力的不支,造成教育训练适应障碍,使新战士对教育训练产生一种厌恶感和害怕心理。(三)纪律约束适应…     

我国战争财力动员潜力预测模型构建

财力动员是国民经济动员的启动器,财力动员潜力大小将影响国民经济动员的速度和效果。文章根据财力动员潜力的影响因素,构建了财力动员潜力的预测模型,并结合统计数据,根据所建模型进行预测,得出预测结果。     

基于退化速率跟踪粒子滤波的剩余使用寿命预测框架

毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好的解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却过度依赖于预测模型,并且对于模型参数的初始分布也比较敏感,这在一定程度上限制了粒子滤波预测方法的进一步发展。本文针对基本粒子滤波预测方法的不足,提出了一种基于退化速率跟踪粒子滤波的通用预测框架,以历史观测数据的退化速率统计规律作为指导来跟踪目标数据的退化速率,实现对粒子滤波预测方法的简化。并将该方法用于轴承和锂离子电池的剩余使用寿命预测,验证了方法的有效性。     

装甲车辆驾驶员心理素质测试中的评价准则合并方法

为解决装甲车辆驾驶员心理素质的测试与评价问题,对其测试及评价方法进行了分析研究,提出了心理指标测试中“既快又稳”2项评价准则的合并方法.运用该方法,对注意集中能力、选择反应能力和双臂协调能力指标的2项准则进行了合并,称为该项“指标能力值”,并进行了验证,结果表明:合并后的指标值更能全面地反映被试个体的心理学特征.     

大型水面舰艇编队空中来袭目标威胁值评估

结合大型水面舰艇编队拥有的防空兵力体系、防空区域划分以及空中来袭目标的属性,建立空中目标分组模型,运用模糊理论的方法对同一组中的目标进行威胁值评估,在此基础上建立大型水面舰艇编队的空中目标威胁值评估模型。该模型可以为大型水面舰艇编队防空作战提供参考。     

基于奇异值分解的潜艇磁场推算

针对潜艇磁性防护,基于磁偶极子阵列模型,建立了潜艇磁性目标高精度磁场计算模型。提出了利用奇异值分解的方法对模型进行求解,利用该求解算法进行了模型计算与实测数据比对,结果表明,该计算方法能够有效适用于计算高精度潜艇磁场。基于奇异分解的方法计算了潜艇高空磁场,计算结果可供潜艇防护磁性探测参考。     

两个积分中值定理内点性的新证明

积分第一中值定理和第二中值定理是定积分理论中两个十分重要的定理,近年来关于其内点性的讨论非常广泛。首先根据连续函数的介值定理,用一种新方法证明积分第一中值定理的内点性;然后提出一个实例,说明积分第二中值定理在通常条件下不具有内点性;最后利用定积分存在的充要条件和Abel变换的手段,证明积分第二中值定理在加上一个非常一般化的条件时具有内点性。     

多站时差定位中的病态性分析及其改善方法

在多站时差定位过程中,传统定位算法在传感器布站不合理的情况下通常会表现出明显的病态性,其导致定位结果不稳定、精度低。针对此问题,首先分析了时差定位过程中病态性产生的物理场景,并通过奇异值分解揭示了病态性的本质;其次根据时差定位观测矩阵的特征值分布特点,提出了一种改进的多站时差定位改善方法,该方法基于LS估计信息矩阵的条件指标进行奇异值修正,兼顾了目标定位的分辨率与方差,能显著提高多站时差目标定位的精度和稳定性,且没有增加系统和算法复杂度;最后将该算法与传统算法进行了仿真比较,结果证明了该算法优越性。     

基于CPU-GPU混合计算平台的RNA二级结构预测算法并行化研究

RNA二级结构预测是生物信息学领域重要的研究方向,基于最小自由能模型的Zuker算法是目前该领域最典型使用最广泛的算法之一。本文基于CPU GPU的混合计算平台实现了对Zuker算法的并行和加速。根据CPU和GPU计算性能的差异,通过合理的任务分配策略,实现二者之间的并行协作计算和处理单元间的负载平衡;针对CPU和GPU的不同硬件特性,对Zuker算法在CPU和GPU上的实现分别采取了不同的并行优化方法,提高了混合加速系统的计算性能。实验结果表明,CPU处理单元在混合系统中承担了14%以上的计算任务,与传统的多核CPU并行方案相比,采用混合并行加速方法可获得15.93的全局加速比;与最优的单纯GPU加速方案相比,可获得16%的性能提升,并且该混合计算方案可用于对其它生物信息学序列分析应用的并行和加速。