融合空间偏好和语义的个体活动识别方法

个体活动识别对用户画像、个性化推荐、异常行为检测、群体行为分析和基于活动的资源配置优化具有重要价值。提出了一种基于稀疏的社交媒体签到数据的个体活动语义识别方法,从签到数据中提取活动行为的时间周期性和趋势性特征,并采用空间偏好量化算法,从个体与群体活动的空间关联中提取群体和个体的空间访问偏好,使用自然语言嵌入工具BERT模型提取访问兴趣点的语义。时间特征、空间偏好特征和访问兴趣点名称语义特征共同构成表征群体、个体偏好的时空联合特征,通过极限梯度提升分类器对其进行分类,得到活动语义识别结果。在Foursquare数据集上的对比实验和消融实验中验证了所提活动语义识别模型可以有效提升活动语义识别的准确性。     

7B04铝合金孔壁超声振动抛光抗疲劳性能分析

针对7B04铝合金孔结构机加质量差、易腐蚀的问题,采用超声振动抛光技术,对原始机加孔和腐蚀孔分别进行了抛光处理,旨在改善和提高7B04铝合金原始机加孔和腐蚀孔的表面完整性。从孔壁处理前后的表面形貌和粗糙度变化情况可知:超声振动抛光可有效去除表面加工刀痕,去除腐蚀产物,同时表面粗糙度降低了43%以上,孔壁局部应力集中系数降低了24%以上,这有利于提高孔的抗疲劳性能。超声振动抛光技术为飞机孔结构的加工和维修提供了新的思路和方法。     

基于马尔科夫决策的目标选择策略

目标选择是军事计划的关键要素之一。基于马尔科夫决策方法,解决具有复杂目标间关联的多阶段目标选择问题。使用与或树描述目标体系各层状态间的影响关联,并以目标体系整体失效为求解目的,建立了基于离散时间MDP的多阶段打击目标选择模型。在LRTDP算法基础上提出一种启发式方法,通过判断从当前目标体系状态到达体系失效状态的演化过程中的可能资源消耗和失败概率,来提供对当前状态的评估值,该方法能有效排除问题搜索空间中不能到达体系失效目的的中间状态,压缩了由于目标间复杂关联而增长的巨大状态空间。用实验验证了该方法有效性,实验结果表明,该方法直观实用,对目标间具有复杂关联关系的目标打击决策有一定参考价值。     

振动遗传算法在无人机三维航路规划的算法研究

针对代价函数权重需要根据环境变化而变化的问题,结合飞行约束条件提出归一化的代价函数,当环境发生变化时,不用再修改代价函数,增强了算法的鲁棒性。为了弥补传统定步长寻径算法耗时长的缺陷,设计了一种基于B样条曲线与遗传算法的高时效寻径算法。利用遗传算法在地图中所寻合适的控制点,再结合B样条曲线生成航路。为了增强遗传算法的全局搜索能力,遗传算法中加入振动法则,使得种群在进化中后期依旧保持一定的多样性。仿真结果表明该算法与精英蚁群算法相比,规划时间大幅缩短;与振动遗传算法相比,航路代价明显降低。     

沙漠边缘的沙棘情缘——九师一七○团搭建多元增收新平台掠影

正位于古尔班通古特沙漠边缘的九师一七○团,"风吹沙砾跑,满地不长草",常年降雨量不足50毫米。近年来,就在这片贫瘠的土地上,沙棘树成为耀眼的"明星":被人们形象地称为改善环境的"生态树"、职工增收的"摇钱树"、团场争种的"增效树",沙棘的种植为团场职工提供了多元增收的平台。一七○团林业管理站的职工黄开勇就是依靠种植沙     

面向制导炸弹测试的机载火控模拟器设计

制导炸弹作为低成本的精确制导武器,与普通航空炸弹比较,弹上部件的数量和复杂性都提高了许多,其测试内容和过程必须考虑与载机平台的信息交互。文章针对制导炸弹作战全过程的测试需求,分析了与载机交互的信息帧组成,提出了基于PXI总线技术、1553B通信技术等的机载火控模拟器设计思想,设计实现了机载火控模拟器系统,并成功运用于某型制导炸弹的测试,效果良好,提高了制导弹药的测试效率。     

某直升机综合航电显控仿真系统的开发与实现

根据某直升机改装大型综合航电显控系统的需求,依据其拓扑结构,进行了仿真系统的硬件和软件设计,重点论述了基于模块化的显示、控制及通讯软件设计,按照实时性要求,仿真POP操作逻辑及MIL-STD-1553和ARINC429航空总线通讯,实现了仿真直升机上雷达、惯导、大气机通过综合处理计算机与综合显示器之间的交联,结果表明该仿真系统结构合理,功能及性能满足直升机改装验证的要求。     

基于深度强化学习的无人战车自主行为决策

针对高动态强对抗战场环境下,无人战车面临的自主行为决策问题,分析了未来陆战场无人战车实际作战需求,构建了基于马尔可夫决策过程的自主行为决策模型,提出了一种深度强化学习结合行为树的方法,利用行为树的逻辑规则与先验知识降低强化学习问题的难度,保证收敛性和鲁棒性,同时使行为决策模型具有学习能力.构建典型作战场景,验证深度强化学习结合行为树的无人战车自主行为决策方法的有效性.     

基于权值的NURBS曲线形状修改

针对基于控制顶点的NURBS曲线形状修改的不足,讨论了如何通过修改控制顶点的权值进行NURBS曲线的形状修改问题。NURBS曲线可以看作是高一维空间非有理B样条曲线的中心投影,该B样条的控制顶点为原NURBS曲线的带权控制顶点,并且这样的B样条曲线有无数多条。根据这个性质,以实例的方式通过特定自由参数确定B样条曲线,实现了基于权值的NURBS曲线形状修改。该方法不仅能够较好地确定新的带权控制顶点,还解决了修改后曲线在给定点的切矢问题,具有更好的灵活性。     

基于复—方向小波变换和视觉表示的图像增强

针对复—方向小波变换具有好的平移不变性、方向选择性、对图像边缘特征的表示比传统实小波要好等优势,提出了一种基于视觉表示统计特性和复—方向小波变换的图像增强新方法。该算法在图像的多尺度复—方向小波变换域内进行动态范围(亮度)修正和局部对比度调整以增强图像。实验结果表明,与目前经典的多尺度增强算法相比,运用本文的算法增强的图像视觉效果好,在边缘和细节处失真小,而且对图像源的变化具有很好的鲁棒性。