语义树方法及其可靠性和完备性

Ａｎｄｒｅｗｓ在《ＡｎＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｔｏＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＬｏｇｉｃａｎｄＴｙｐｅＴｈｅｏｒｙ：ＴｏＴｒｕｔｈＴｈｒｏｕｇｈＰｒｏｏｆ》一书中给出的语义树方法是一种能直接适用于句子集的反驳方法,但其中关于语义树方法的可靠性和完备性定理（３２０１）及其证明是错误的。本文通过例子指出并纠正了这一错误,同时对修正后的可靠性和完备性定理给出了详细的证明。     

道路网关节点分析评价专家系统的研制

本文主要阐述了工程兵道路网关节点专家系统结构模型,给出了关于关节点的知识树的构造。     

格论在图分解中的应用研究

具有编序的多树组集合是多树格。多树格是几何格。多树组和其多树格的元素之间的有一一对应的关系。一个混合子图的全部树可以由能构成最大独立集的子图的多树组的Ｃａｒｔｅｓｉａｎ乘积的并集得一而勿需用制方法求出。这样在格率和图论之间建立了联系,对图的分解问题提供了一种直观的几何方法。     

模糊自适应PMHT机动目标跟踪算法

对目标机动的检测和准确跟踪,是目标跟踪研究中非常重要但难度较大的问题.将统计距离、统计距离增量作为系统方差的调整参量,采用模糊专家规则系统,提出了一种适用于机动目标的模糊自适应概率多假设跟踪(FA-PMHT)算法.该算法将数据关联寻优与运动模型寻优联合处理,从而实现了数据关联寻优、目标模型寻优一体化.仿真结果表明,所提算法与交互式多模型概率多假设跟踪(IMM-PMHT)算法相比在跟踪精度上有明显提高,并且满足实时性要求,证明该算法是有效的.     

基于损伤树及损伤征兆集的战场损伤定位研究

建立了基于损伤树的知识表示、知识推理模型及损伤树评估框架,利用损伤树各节点的损伤征兆集,进行装备战场损伤定位,较好地利用了装备专家的领域知识,提高了战场损伤评估的准确性和效率。     

云存储环境下的安全密文模糊检索方案

针对密文模糊检索的特点和要求,提出云存储环境下的安全密文模糊检索模型,采用基于通配符和编辑距离的关键词模糊集生成方法,以关键词的词频信息为权值构建Huffman树形索引结构,使用高效的布隆过滤器存储和匹配关键词模糊集,最后通过改进的TF-IDF规则对检索出的密文文档进行评分排序以返回最符合用户需求的Top-k个结果。实验测试结果表明,方案在保证安全性的同时,能够满足存储规模的要求,并具有较高的检索效率。     

基于双二体假设的载人登月混合轨道特性分析及设计

混合轨道是载人登月轨道的重要类型之一。利用混合轨道的组成特点,提出在双二体假设下以自由返回轨道为基础的混合轨道计算方法。主要对混合轨道的特性进行分析,给出混合轨道在能量消耗和飞行时间等方面的特性。在涉及月球运动的计算时,考虑月球运动的非圆性,对传统双二体假设略作修改。给出混合轨道的设计实例,仿真结果验证了本文提出方法的有效性。     

基于R-树索引的Map-Reduce空间连接聚集操作

空间连接聚集是一种常用并且非常耗时的空间数据库操作,特别是在面对大规模空间数据集时,单机运行环境难以满足其对时空开销的需求,如何设计高效的面向云计算环境中的分布式空间连接聚集算法越来越受到人们关注。Map-Reduce作为云计算的核心模式受限于其扁平化的串行扫描操作模型,常被用来加速非索引的空间连接操作,现有工作尚无将Map-Reduce和R-树索引结合来处理空间连接聚集。因此,提出了基于R-树索引的Map-Reduce空间连接聚集算法(RSJA-MR)来更高效地返回连接聚集结果。提出一种分布式R-树索引结构以支持大规模空间数据的索引,RSJA-MR算法利用分布式R-树生成任务集,任务集的执行满足无依赖并行计算模式,很容易在Map-Reduce框架中进行表达。文中提出一种实时缓存策略以支持索引并发访问。实验结果表明:相比非索引的Map-Reduce连接聚集算法,在空间交叠连接聚集查询上,时间性能最少提升8%,在空间包含连接聚集查询上,时间性能最少提升近35%。     

基于多假设跟踪弹道导弹主动段跟踪算法

针对弹道导弹主动段防御中多枚弹道导弹同时跟踪问题,提出了基于多假设思想的主动段跟踪算法.重点阐述了该算法中假设生成、假设概率计算、假设约简以及假设剪枝等环节.从工程实用的角度出发,采用求解一个线性分配问题(LAP)方法得到M个最优假设,大大减少了假设数量,并运用N-scan回溯剪枝方法对假设进行剪枝,确定要输出的航迹,提高了算法的效率和实用性.仿真实验表明,该算法能够对主动段多枚弹道导弹目标准确关联跟踪.     

基于树分解/合并策略的QoS多播路由方法

针对多约束QoS多播路由的NP-Complete特性,提出一种可控的多播树分解与合并策略,使多播树的生成在兼顾低费用的同时具有多样性,有效克服多播路由优化的局部极值问题。基于该策略设计蚁群算法,分解蚂蚁种群为与多播目标点相对应的蚂蚁子群,引入基于“死点”惩罚和多播树奖惩的信息素更新机制,提高了算法的收敛速度。仿真实验表明,该方法能有效地解决QoS多播路由问题,且随着网络规模的增大保持了良好的性能。