惯性平台自标定陀螺仪误差系数可观测度分析

针对惯性平台自标定陀螺仪误差系数的可观测度问题,从可观性定义角度出发,提出一种可观测度分析方法。利用状态量解析解表达式中观测量导数的最高阶数定义该状态量的可观测度。在此基础上,研究惯性平台自标定系统可观性与陀螺仪误差系数可观测度,分析系统可观测的状态量及其可观测度,得出陀螺仪本轴一次项误差系数可观测度最差的结论。仿真结果验证了该方法的正确性和有效性,为惯性平台自标定中施矩方案的设计提供了理论依据。     

基于复杂网络的武器装备体系贡献度评估分析方法

根据结构决定功能的系统论观点,基于复杂网络理论对武器装备作战体系网络的拓扑结构进行了分析,构建了基于不确定性自信息量的武器装备作战体系作战效能分析模型,提出了计算武器装备体系贡献度的方法,并通过算例验证,探讨了网络结构演化及度量参数改变对武器装备体系贡献度的影响,为武器装备体系贡献度评估分析提供了技术支撑。     

基于混合数据挖掘模型预测用户流失

用户流失预测问题广泛应用在银行、金融、电信等多种领域。对用户行为进行有效的预测和分析有助于企业的竞争和了解瞬息万变的市场规律。采用3种混合的数据挖掘模型对用户流失问题进行了研究,以形成一个准确高效的用户流失预测模型。这3种模型应用于数据挖掘的两个阶段:聚类阶段和预测分析阶段。在第1阶段中,对用户的数据进行过滤。第2阶段对用户行为进行预测。第1个模型采用了二分k-means算法进行数据过滤和多层感知人工神经网络(MLP-ANN)相结合进行预测。第2个模型采用层次化聚类与MLP–ANN相结合进行预测。第3个模型使用自组织映射(Self-Organizing Maps)与MLP-ANN进行预测。这3种模型预测分析基于真实数据,用户流失率采用3种模型混合计算的方式得出结果并同真实值进行比较。分析结果表明采用多模型的混合数据挖掘模型的数据准确度优于普通的单一模型。     

一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法

高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基础上的高光谱遥感数据校正方法,并将其应用于定标缺失情况下的目标识别中。实验表明:在对遥感图像利用少许先验信息选择参数进行校正后,分类准确率为76.25%。而利用粒子群算法优化参数的6S校正后,分类准确率提高到91.58%,目标识别准确率得到了有效提高。     

基于活跃度和任务的目标导向VANETs路由算法

针对车载自组织网络(VANETs)中节点移动速度快、节点任务分布不均、网络拓扑结构不稳定等特点,提出了一种基于节点活跃度和任务的目标导向VANETs路由算法GATRA(goal-oriented routing algorithm based on activity and task)。该算法根据当前运动节点的运动方向与目标节点的关系,以及任务饱和程度,综合考虑采用消息携带还是转发策略,以节约传输平均时延。在选择中继节点时,综合考虑邻接节点的位置、运动速度和方向等影响因素,设计节点活跃度的计算方法,作为选择中继节点的策略,从而提高了消息传输的成功率。仿真结果表明,与当前典型的VANETs路由算法相比,GATRA算法在传输成功率和平均延迟时间上具有较大提升。     

用于减少远程Cache访问延迟的最后一次写访问预测方法

为减少远程Cache访问延迟,提高共享存储系统的性能,提出了一种新的基于程序内在写突发特性的最后一次写访问预测方法,并对一个具体的目录协议进行了改造,以支持该预测方法。通过预测Cache块的最后一次写访问并提前对其进行降级,处理器能直接从主存中读取数据,从而减少了远程Cache访问所需的一个网络跳步数。与当前基于指令的预测方法相比,该方法能极大减少存储开销。基准测试程序的评测结果表明,该方法能获得83.1%的预测准确率,并且能提高8.57%的程序执行性能,同时与基于指令的预测方法相比,该方法能分别减少历史踪迹表69%的存储开销和签名表36%的存储开销。     

基于曲面拟合的宽带阵列模型误差有源校正

针对阵列模型误差难以建模的问题,提出一种新的非参数化有源校正方法。首先,测量部分离散方向点上的导向矢量。然后,利用测得的导向矢量拟合所有的模型误差曲面,并得到多项式系数。最后,在DOA估计时利用多项式系数计算所有方向和频率上的导向矢量。该方法适用于宽带阵列,且需要的数据存储量小。仿真实验结果表明该方法的校正误差非常小。因此,该方法具有一定的工程实用价值。     

主动学习与自学习的中文命名实体识别

命名实体识别是信息抽取中的一项基础性任务,如何利用丰富的未标注语料来提高实体识别的指标是该领域一个重要的研究方向。基于条件随机场提出一种将主动学习与自学习相结合的方法——SACRF,通过设置置信度函数和2-Gram频度阈值来选取样本,并采用人工与自动相结合的方式进行标注来扩展训练语料。实验表明,该方法在提高实体识别的精确率和召回率的同时,能够显著地降低人工标注的工作量。     

高分辨率UAV SAR的三维运动误差分离与补偿

在基于SAR回波的数据处理中,多普勒调频率具有很高的估计精度且对场景的依赖性很小,可以更广泛地用于自聚焦处理。基于多普勒调频率参数估计,针对回波包络及相位分别提出了误差提取模型,并通过包络误差校正和相位误差补偿两个步骤实现了高精度的运动补偿处理。实测数据表明,本文方法可以在低精度导航信息情况下获取高分辨率雷达图像。     

2014nccet：一种新的用于减少远程Cache访问延迟的最后一次写访问预测方法*

为减少远程Cache访问延迟,提高共享存储系统的性能,提出了一种新的基于程序内在写突发特性的最后一次写访问预测方法,并对一个具体的目录协议进行了改造,以支持该预测方法。通过预测Cache块的最后一次写访问并提前对其进行降级,处理器能直接从主存中读取数据,从而减少了远程Cache访问所需的一个网络跳步数。与当前基于指令的预测方法相比,该方法能极大减少存储开销。基准测试程序的评测结果表明,该方法能获得83.1%的预测准确率,并且能提高8.57%的程序执行性能,同时与基于指令的预测方法相比,该方法能分别减少历史踪迹表69%的存储开销和签名表36%的存储开销。