多层局部回归神经网络在激光陀螺捷联惯导系统惯性敏感器误差补偿中的应用

惯导系统误差补偿技术对提高武器装备的性能具有重要的意义 ,而误差补偿的关键在于误差模型的辨识。探讨将多层局部回归神经网络引入到惯性敏感器误差建模中 ,详细介绍了网络结构和对应的自适应动态梯度算法。仿真算例说明 ,多层局部回归神经网络在惯性敏感器输出误差建模时具有一定的优点 :网络收敛速度快、较好的跟踪性能、稳定性好。     

基于局部平稳高斯模型的小波变换域盲图像水印检测

盲数字水印是数字作品版权保护系统的关键技术之一。由于在检测时没有原始图像作为参考 ,所以水印检测器的设计成为盲水印算法的核心。基于图像小波变换系数的局部平稳高斯模型 ,提出了一种新的盲水印检测器。实验结果表明该检测器与被广泛应用的线性相关检测器相比具有更好的鲁棒性     

弱紧局部一致凸空间中的度量投影

本文研究了弱紧局部一致凸空间中度量投影的弱连续性,将ＢＢＰａｎｄａ和ＯＰＫａｐｏｏｒ的相应结论推广到更一般的弱紧局部一致凸空间。最后给出了局部一致凸点的一个必要条件。     

人才结构系统分析的目标规划方法

本文把马尔可夫过程和目标规划结合起来,提出人才结构系统分析的单项控制和多项控制,并在单项控制模型的基础上发展成了多项控制模型,加强了模型的可信度和通用性。     

两种选址问题的算法及有关结论

本文提出两种选址问题,对其局部最优性建立了充要条件,并在此基础上提出了该类问题的有效算法。     

基于异环境重要性采样的增强DDRQN网络

针对局部可观测多智能体学习环境下,智能体与环境频繁交互造成环境不稳定,导致智能体无法使用经验回放机制(experience replay)的问题,采用了一种基于异环境重要性采样的回放经验利用机制。并结合该机制再深度强化学习算法,深度分布式循环Q网络(DDRQN)基础上进行了改进,提出一种增强型的深度分布式循环Q网络。通过对Deep Mind的Py SC2平台Defeat Roaches局部可观测多智能体学习环境实验结果对比分析表明,增强型的深度分布式循环Q网络相比于DDRQN网络,具有良好的学习性能,稳定性、收敛速度均具有显著提升。     

亲历“现代海战”

当晨曦把东方的天际抹成一片鱼肚白,当海水逐渐由浅蓝、深蓝变为墨绿,我从驾驶室向外望去,一下子被眼前雄壮的场面惊呆了,只见海面战舰铁阵森严,由各型导弹驱逐舰、导弹护卫舰、新型猎潜艇和大型补给船组成的水面舰艇编队,浩浩荡荡,劈波斩浪,煞是威武壮观,天空战鹰呼啸盘旋,歼击机、轰炸机、预警机、反潜直升机,时而来往穿梭,时而盘旋搜索;水下“蛟龙”出没,潜艇时而游弋在巡航状态,时而处于潜望镜观察状态…… “铃、铃、铃……”随着一阵急促的战斗警报声,放大器里传来编队指挥所敌情通报:“敌机”2批4架由某机场起飞,向     

水平集方法中速度停止项函数的改进

对速度停止项函数的研究发现,现今的速度停止项采用的单一全局阈值法很难使经典水平集算法得到较准确的分割效果。为此,提出了一种新的速度停止项函数,该函数通过引入变阈值较好的区分了图像的边缘区与同质区,以使采用该速度停止项函数的水平集方程实现在同质区加速演化,在边缘区停止演化的目的。实验结果表明,采用速度停止项函数能够使水平集方法获取更好的分割结果。     

一种多红外传感器融合算法

多红外传感器跟踪系统常常由于目标机动或传感器相对目标位置导致距离估计信息不可用.一种新的多红外传感器融合算法,采用一种改进的交互多模型滤波器,实现了对机动目标的三坐标跟踪.通过分析多红外跟踪系统的可观性,证明了系统的不可观定理;同时对算法进行了仿真实验,定理和仿真结果均表明算法有效.     

关于大厚度自重湿陷性黄土地基处理的若干问题探讨

大厚度自重湿陷性黄土的地基处理方法、处理深度、合理控制剩余湿陷量是黄土地区工程设计中的难点热点问题.从大厚度自重湿陷性黄土湿陷变形特点出发,首先论述了大厚度自重湿陷性黄土地基处理存在的问题;其次,结合建构筑物的类别不同,提出了不同的自重湿陷性黄土层厚度,宜采取相应的地基处理厚度和剩余湿陷量控制标准;第三,对大厚度自重湿陷性黄土地基整片处理、局部处理等多种处理方法的优缺点及适用性等问题进行了详细探讨,给出了几种地基处理方法处理效果良好的工程实例.