一种高效节能的小世界无线传感器网络

总结了无线传感器网络的小世界构造方法,基于混合模式构造了具有小世界特征的无线传感器网络,此混合模式分为拓扑优化阶段、小世界模型构造阶段和能量动态均衡阶段,最终形成了应用A3和A3 Cov算法的基于混合模式的小世界无线传感器网络MSW-WSNs-A3和MSW-WSNs-A3 Cov.基于Java平台对上述网络进行了仿真分析,结果表明,MSW-WSNs-A3和MSW-WSNs-A3 Cov具有更长的生命周期和更好的网络运行有效性.     

基于部件模型的无人机系统小样本车辆目标识别方法

对地目标检测与识别是无人机系统典型任务之一,但受限于任务特殊性,往往难以获取足够的目标样本数据以实现高可靠的目标识别。为此,结合人的认知特性,提出一种基于部件模型的小样本车辆目标识别方法,可有效提高无人机感知能力。采用视觉显著性检测与物体性检测相结合的检测方法,提取目标可能区域;采用基于图论的GrabCut方法与最大类间方差法相结合的分割方法,分割目标并提取目标内部件;采用基于概率图模型的部件识别方法,通过将部件轮廓稀疏表示为条件随机场,并进行概率推理实现部件识别;采用基于贝叶斯的目标识别方法完成目标是否为车辆的判断。通过无人机拍摄的车辆图像验证表明,算法可在样本较少、光照变化、存在遮挡等情况下,以较高准确率检测并识别出车辆目标,同时识别算法具有一定可解释性。     

Bayes理论在雷达探测距离评估中的应用北大核心

为了对小样本下机载火控雷达探测距离指标作出合理验证,节约试验成本,通过分析常用雷达探测距离评定方法不足的基础上,从工程实际出发,提出了用Bayes小样本理论可以有效地融合定型试验前的信息,结合少量的定型试验样本就可以对雷达探测距离作出比较客观评价,并根据机载火控雷达探测距离试验的实际特点,给出了小样本情况下的雷达探测距离评估方法。     

芦笋塑料小拱棚育苗技术

芦笋塑料小拱棚育苗技术宁夏农科院王永宏芦笋在生产中多采用育苗移栽技术,育苗移栽较直播出苗率高,成本低,通过集中投入便于苗期加强管理,并经分级定向定植,为采笋和以后管理带来方便。采用塑料小拱棚育苗,能增温保墒,出苗快．生长量增加,长势整齐,易培育壮苗,...     

基于神经网络的螺丝表面缺陷检测

针对螺丝零件通常存在的缺陷检测问题,提出了一种基于神经网络螺丝表面缺陷检测方法。将SimAM注意力机制引入YOLOv7网络模型,用GIoU损失函数替换CIoU损失函数提高模型检测精度,在目标框位置预测过程中,引入Soft-NMS优化候选框选择方法,有效提升候选框位置选择的精度。实验结果表明,改进后的网络模型平均精度均值(mAP)达到98.9%,对小目标缺陷检测精度更高,误检漏检情况更少,可以有效满足螺丝表面缺陷检测要求。     

基于ST-YOLOv7的无人机视角下行人及车辆识别

由于无人机视角下的背景复杂,识别的目标多为远距离小目标,因此容易导致漏检及误检问题。为了实现无人机视角下对行人及车辆高精度识别,提出了以YOLOv7网络模型为基础的ST-YOLOv7算法,主干网络中融合了Swin Transform模块,构建复杂背景与小目标的全局关系,融入SENet通道注意力机制,为不同通道的特征分配不同权重,增强小目标特征的捕捉,在头部网络中,加入了YOLOv5网络中的C3模块,增加网络的深度和感受野,提高特征提取的能力,增加了1个小目标检测层,进一步提升对小目标识别的精度。实验证明：ST-YOLOv7网络模型在自制的航拍数据集中对行人的识别精度高达83.4%,对数据集中的车辆的识别精度达到了89.3%。均优于YOLOv5和YOLOv7目标检测算法,以较小的效率损失取得了较高精度。     

不相容矩阵方程AXB=D的反中心对称迭代解

研究了不相容矩阵方程AXB=D的反中心对称最佳逼近解，基于经典共轭梯度法思想，构造了求解这一问题的迭代算法，证明了该算法的有限终止性并给出了该方法的误差估计，最后利用具体的数值例子验证了算法的有效可行性。     

“小活动”搞活“大教育”

海兴县人武部在第二批学习实践科学发展观活动中及时召开党委会,围绕学什么、怎么学进行大讨论,创造性地组织干部职工开展"开小课堂"、"学小典型"、"评小事情"的"三小"活动,丰富了教育形式和内容,增强了教育的针对性和实效性。     

滹沱河畔“常备兵”——山西省盂县人武部组建常备民兵应急分队记事

从藏山脚下到滹沱河畔,从晋煤外运的主干线到深山僻壤的小煤矿坑口,一队队身着迷彩、佩戴"MB"肩章的小分队常年活动在扑救山林火灾、打击私挖滥采、治理超载运输的"特殊战场",成为了当地维稳、应急、处突的"拳头"力量。近年来,山西省盂县人武部积极适应形势任务需要,创新民兵应急分队编训方式,组建了一支"建在身边、抓在手中、用     

基于小世界网络模型的“梅特卡夫定律”反思*

为了真正认清"网络中心战"的理论价值,对按照作为其理论支撑的"梅特卡夫定律"所规定的网络连接方式进行反思,定性分析了其带来的复杂性,并且应用小世界模型(WS)建立了复杂网络价值增益模型并进行了综合分析,发现实际网络不能够按照"梅特卡夫定律"的要求组网,指出"网络中心战"的理论缺陷,对我军信息化建设有一定的启示.