对舰艇的灰色预测跟踪和射击

采用对舰艇运动的坐标跟踪法,应用灰色预测技术,建立舰艇的灰色预测动态模型。使火炮对舰艇的射击,具有反应速度快、命中精度好、毁伤效益高和便于计算机控制等优点。     

一种应用聚类技术检测网络入侵的新方法

基于聚类技术提出了一种能处理不带标识且含异常数据样本的训练集数据的网络入侵检测方法。对网络连接数据作归一化处理后 ,通过比较数据样本间距离与类宽度W的关系进行数据类质心的自动搜索 ,并通过计算样本数据与各类质心的最小距离来对各样本数据进行类划分 ,同时根据各类中的样本数据动态调整类质心 ,使之更好地反映原始数据分布。完成样本数据的类划分后 ,根据正常类比例N来确定异常数据类别并用于网络连接数据的实时检测。结果表明 ,该方法有效地以较低的系统误警率从网络连接数据中检测出新的入侵行为 ,更降低了对训练数据集的要求。     

柴油机故障的模糊灰色关联度诊断法

在灰色理论关联度诊断法的基础上提出了诊断柴油机故障的模糊灰色关联度法 ,通过对柴油机工作过程故障的诊断结果表明 ,该诊断方法对复杂机器的故障诊断 ,准确性较高 .     

一种自动镜头聚类方法

镜头聚类是视频内容分析的重要途径。镜头聚类的基本任务是基于镜头的物理特征对镜头进行分类。本文设计和实现了一种新的镜头聚类方法 ,这种方法从一个初始分割开始 ,经多次聚类分裂与合并的迭代 ,自动地进行误差校正。这种方法既不需要通过人工交互来解决试探聚类方法的误差调节问题 ,也不需要迭代聚类算法中难以确定的经验参数和经验阈值的设定 ,克服了普通聚类方法的缺点 ,在实际应用系统中取得了较好的效果。     

信号分割修正聚类的星座图恢复算法

通过分析载波估计频偏、信号长度对星座图恢复的影响,采用将长信号分割为短信号的方法减小频偏对星座图恢复的干扰,并通过旋转叠加修正的方法解决了由信号长度减小导致码元失去历遍性而带来的星座图恢复不完整问题,最后根据信噪比大小选取不同聚类算法进行聚类并再次修正,实现了星座图对称的幅相调制信号的星座图完整恢复。多次仿真表明,该算法对频偏估计精度的要求可以降低1~2个数量级,减小了参数估计的工作量,使因参数估计精度不高而带来的信号后续分析困难问题得到了良好解决。     

一种基于灰色粒子滤波算法的机动AUV航深内测方法

本文提出了一种将灰色预测和小波变换与标准粒子滤波相结合的灰色粒子滤波算法（GPF）,并将其应用于机动AUV的航深内测。GPF针对机动AUV航深内测过程中由于AUV运动状态未知和测量噪声不断变化而导致的滤波失效问题,在粒子采样过程中结合了标准采样和灰色预测采样,保证了采样得到充分多的有效粒子。在计算粒子权重时,利用小波变换跟踪测量噪声统计特性的变化,提高了各粒子似然概率计算和权重分配的正确性。最后以外测法测得的高精度的机动AUV航深作为真实航深,对该GPF算法进行了实验对比验证,并与EKF和MMPF算法的结果作对比,实验结果表明了本文方法的有效性和实用性。     

基于灰色系统理论的军队油料节约人员360度绩效评估

基于360度绩效评估理论,从德、能、勤、绩4个方面构建了包含4个1级指标和16个2级指标的军队油料节约人员360度绩效评估指标体系。利用层次分析法确定了各评估指标的权重,运用灰色系统理论的原理和方法,构建了多层次灰色评估模型,并对某油料节约小组5位油料节约人员进行了360度绩效评估。案例应用表明,此方法具有系统综合各层评估者提供的"贫信息"的优点,不仅能得出被评估者的灰类及优劣顺序,而且得到了各指标所属灰类和具体的灰色评价权值,使360度绩效较好地实现了绩效反馈的目的。该研究为军队油料节约人员绩效管理工作提供了新的思路和方法。     

改进的Fisher准则及其在语音聚类中的应用

针对传统的Fisher准则在聚类分析方面的不足,提出了一种新的修正的Fisher准则。通过重新定义类内方差,得出最大Fisher值与最佳聚类数目的对应关系,从而预测出最佳聚类数目。通过对语音库中语音段落的说话者组成结构进行分析,证明了修正后的Fisher准则能有效地优化聚类分析,并显著提高了说话者组成结构分析结果的精度。应用基于修正后的Fisher准则的LBG聚类算法,能为语音操控系统中无监督的说话人自适应提供更可靠的说话人模板库。     

滚动轴承含噪声谐波信号的欠确定盲源分离方法研究

目前使用的大多数盲源分离方法都依赖于观测传感器数量大于或等于信号源数目这样一个基本假设。算法主要针对传感器数量m小于源信号数量n(欠确定)情况下旋转机械含噪声谐波信号的盲源分离问题展开研究。它在输入信号频域稀疏性假设和源信号之间线性混合假设的前提下,提出了一种势函数聚类的源数目估计方法,并对通道衰减和延时进行了计算。实验信号仿真结果证明了该方法的可行性和可靠性。     

适合可变剪接研究的转录组序列分析策略

规模化基因表达实验所产生的大量与生物组织特定时空状态相关的cDNA和表达序列标签(EST)等信息可用于新基因的发现、基因表达模式分析和基因组的注释,从而可为转录组研究提供实验设计和结果分析的参考标准。真核基因可变剪接的普遍性及其在机体生理与病理过程中的重要作用,使得可变剪接的系统分析已成为功能基因组研究中的热点之一。在面临海量表达数据的指数增长和不断有新的基因组获得测序的情况下,实现转录组序列分析的规模化、自动化计算迫在眉睫。讨论不同转录组分析系统中的数据分析算法及其计算需求,并提出适用于大规模可变剪接分析的策略。