粗糙模糊C-均值算法及其在图像聚类中的应用

提出一种新的粗糙模糊C均值算法(RFCM),该算法基于粗糙集的上、下近似的概念改进了FCM的目标函数,从而改变了隶属度函数的分布,使得隶属度函数的分布更加合理,同时RFCM的时间复杂性比FCM更低。将RFCM用于图像的聚类,相对于FCM算法,图像的边缘更光滑,同时对初始隶属度矩阵敏感度更低。该算法具有较好的稳定性,是一种实用的算法。     

小型汽油发电机组智能式电子调速系统方案设计

汽油机调速性能是影响小型汽油发电机组电气性能指标的重要因素。目前,使用机械式转速调整装置的小型汽油机的转速调整率较大,从而严重影响了小型汽油发电机组电气性能。提出了基于PIC单片机智能式数字步进电机调速系统去解决小型汽油发电机组中汽油机转速稳定性问题,给出了调速系统详细硬件和软件设计方案。该方案经实际验证是可行的。     

基于指标值状态的自适应权重确定法

评估问题中指标值可能是已知的也可能是未知的,提出一种基于属性值状态的指标权重确定方法,该方法融合了粗糙集和区间数有序相离度的理论,根据指标值状态,自适应求取指标权重;同时引入调节算子,调节对主客观因素考虑的重视程度。详细地给出了自适应算法的步骤,并对算法的保序条件进行了分析,举例说明了该方法的应用,结果表明:方法简单实用,易于实现。     

涡轮增压机组的功率平衡计算方法

介绍了舰船蒸汽动力装置中增压锅炉的计算特性,并在对已有的一些相关计算模型分析的基础上,描述了涡轮增压机组的功率平衡计算难题。针对该难题给出了涡轮增压机组的功率平衡计算流程和计算中有关问题的处理方法,在确保计算完备可行的前提下,该方法适合于工程应用。     

基于直觉模糊时间Petri网的不确定性时间推理方法

针对Petri网模型在对复杂不确定性时间信息描述和推理方面的局限性,在定义直觉模糊时间函数以及网络变迁约减规则的基础上,融合直觉模糊时序逻辑(IFTL)、直觉模糊Petri网(IFPN)以及线性逻辑推理的理论优势,构建了直觉模糊时间Petri网(IFTPN)推理模型,并提出了基于IFTPN的不确定性时间推理算法,较好地解决了态势评估中冲突事件间的不确定性时间推理问题。最后,通过典型的战场想定验证了该时间推理方法的有效性和优越性。     

一类微分多项式的值分布

讨论了微分多项式fnP(f)(n≥2)之导数的Picard例外集问题,在Picard例外集的意义之下推广了Anderson等人的结果。     

模糊故障树分析方法在机场环境安全中的应用

采用故障树分析法,对引起鸟击飞机的各个因素进行系统分析,并建立了故障树.通过定性分析,可得引起顶事件发生的2580个最小割集.采用专家判断和模糊集理论相结合的方法,评估故障树底事件发生概率的模糊性,并以"垃圾堆对鸟的吸引"这一底事件为例,计算出其模糊失效率.通过定量分析,计算出顶事件的发生概率为0.00241,同时可计算各底事件的重要度.     

装甲车载超短波电台零中频接收机设计与仿真

把零中频结构应用于装甲车载超短波电台接收过程中,可以解决目前装甲车载超短波电台接收机体积大、成本高、扩展性差和兼容性弱等问题。在理论分析和计算的基础上,根据现有元器件的发展水平设计了一种装甲车载超短波电台零中频接收机。应用安捷伦公司生产的ADS电子设计自动化EDA软件对零中频接收机进行了仿真。通过仿真结果分析了零中频接收机与超外差接收机在灵敏度上存在差距的主要原因,并针对存在的问题提出了改进方向。     

基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法

为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。     

系统配套，协调发展——关于加强技术保障装备建设的思考

依据现代高技术战争的特征和装备保障需求 ,分析了加强技术保障装备建设的重要性及必要性 ,阐述了当前技术保障装备发展的基本趋势和特点 ,提出了系统配套 ,协调发展 ,构建我军完备的技术保障装备体系的基本思路