一种有效的XML-TO-SQL查询翻译优化算法

在研究XML数据处理问题上,XML查询与SQL查询的转换是一重要论题。在常规XML-TO-SQL查询转换算法基础上,分析了“翻译后优化”和“直接优化”两种不同的查询转换策略,提出了一种将Xpath路径表达式直接优化成SQL的算法。该算法将XML-TO-SQL查询转换分为两个主要阶段:预处理阶段和运行时翻译阶段。预处理阶段通过识别“双射映像”,计算“最小可辩识祖先”进行翻译前准备;运行时翻译则利用预处理阶段的结果进行路径约简。两个阶段的协作使得算法整体效率得以提高,达到翻译优化的目的。根据大数据量查询翻译对比实验的结果,该算法优于一些典型的传统翻译算法譬如Silk-Route、Xperanto等。     

涡轮泵故障检测的频段能量比SOM算法

为了解决缺少故障样本情况下的涡轮泵健康状态判别问题,分析了涡轮泵振动信号的频谱,提取了频段能量比作为其故障检测特征,并讨论了自组织映射的竞争学习原理及聚类结果的U-矩阵表示,提出了一种基于频段能量比的自组织映射故障检测算法,并实现了该算法最佳匹配神经元的选择和权重向量的自适应更新。通过某型液体火箭发动机历史试车数据的验证,结果表明,健康涡轮泵数据利用该算法聚类时仅存在一个类别,相邻神经元距离小于0.1;反之,故障涡轮泵数据利用该算法聚类时明显存在两个或多个类别,且相邻神经元的最大距离大于0.1。因此,基于频段能量比的SOM算法能有效地判别涡轮泵的健康状况。     

基于HLA的信息化陆战场多传感器仿真系统研究

多传感器是实现未来信息化陆战场“网络中心战”概念的一组必要的装备系统。着眼于为信息化陆战场信息采集与信息融合等方面项目先期概念技术演示提供仿真平台,提出了多传感器系统模型,重点研究了基于HLA的信息化陆战场多传感器仿真系统的总体框架及其设计,为该仿真系统的建立和仿真实施提供了技术支持。     

高斯信号的量化分析

由于器件的约束条件不同,在数字信号处理中通常要对AD采样后的信号进行量化处理,如何提高量化的性能是量化的关键。针对N(μ,σ2)高斯分布的量化信号,使用理论推导的方式,得到量化损耗与限幅门限的关系式,并推导出对应量化损耗最小的最优限幅门限公式,其推导方法同样适用于其他随机信号。仿真试验证明了该公式的正确性,结论可应用于工程实现。     

运动船舶磁性船体产生的感应电场

为了研究运动船舶磁性船体产生的感应电场,以库伦定律和毕奥-沙伐定律等电磁场基本理论为基础,对磁偶极子运动产生的感应电场进行了建模,通过实验证明了分析方法的正确性,解决了以往模型适用范围窄、准确性差的问题;并以磁偶极子感应电场模型为基础,得到了磁性船体的感应电场模型,利用实船的磁场数据进行了实例计算,得出船舶附近感应电场可达1m V/m,达到了可探测水平。     

利用线阵CCD自动测量MSBS中悬浮模型的位置与姿态

以我国自行研制的磁悬挂天平系统为背景,主要研究了利用线阵CCD传感器构建MSBS的模型位置与姿态测量系统以及相应的传感器配置方案、信号转换、测量原理和测量流程等问题。该系统的位置与姿态测量系统以两组共5片线阵CCD作为MSBS中悬浮模型的5自由度位置与姿态传感器,以串联的多级惯性环节电路为脉宽-电压转换电路,将测量信号分别输入控制回路和校准测量回路。文中详细介绍了5片CCD传感器的配置方案及其测量原理,然后研究了使用多级惯性环节实现脉宽-电压信号的转换问题,并对该方案进行了理论分析和仿真,最后研究了利用CCD的测量信号反演悬浮模型位置与姿态的数学原理及其自动测量流程。     

基于灰局势决策理论的维修级别分析方法

简要介绍了某型无人机维修级别分析及灰局势决策理论的一般概念,针对传统维修级别分析中经济性分析的数据来源广、模型可信度较差的情况,研究基于灰局势决策原理建模的一般方法,通过筛选原始数据并修正计算公式,大大减少了冗余计算,最后运用这一模型对某机载无线电设备进行了经济性分析。     

努力提高新时期基层干部的管理素质

基层干部是基层的管理者,随着新军事变革的不断深入,对基层干部管理素质的要求将越来越高,只有紧扣基层实际情况,与时俱进,开拓创新,不断提高新时期基层干部的管理素质,才能抓住时代的脉搏,将基层管理工作推向一个更高的水平。     

基于FLAMES和HLA的导弹分队作战仿真系统

研究了基于FLAMES和HLA导弹分队作战仿真。首先介绍了系统架构及工作流程,然后剖析了基于FLAMES和HLA进行导弹分队作战中的仿真实体之间的信息交互机制,最后探讨了基于FLAMES和HLA的开发过程,验证了基于FLAMES和HLA开发的导弹分队作战仿真的实用性,为以后分队作战智能化仿真研究提供借鉴。     

Background dominant colors extraction method based on color image quick fuzzy c-means clustering algorithm

A quick and accurate extraction of dominant colors of background images is the basis of adaptive camouflage design. This paper proposes a Color Image Quick Fuzzy C-Means (CIQFCM) clustering algorithm based on clustering spatial mapping. First, the clustering sample space was mapped from the image pixels to the quantized color space, and several methods were adopted to compress the amount of clustering samples. Then, an improved pedigree clustering algorithm was applied to obtain the initial class centers. Finally, CIQFCM clustering algorithm was used for quick extraction of dominant colors of background image. After theoretical analysis of the effect and efficiency of the CIQFCM algorithm, several experiments were carried out to discuss the selection of proper quantization intervals and to verify the effect and efficiency of the CIQFCM algorithm. The results indicated that the value of quantization intervals should be set to 4, and the proposed algorithm could improve the clustering efficiency while maintaining the clustering effect. In addition, as the image size increased from 128 × 128 to 1024 × 1024, the efficiency improvement of CIQFCM algorithm was increased from 6.44 times to 36.42 times, which demonstrated the significant advantage of CIQFCM algorithm in dominant colors extraction of large-size images.