基于GIS的重庆人口空间离散化模型研究

传统的人口统计数据一般是以行政区划为单元的二维表格数据,这种数据不能以直观的形式表达人口在自然地理空间和人文地理空间的分布与格局.目前多采用的按面积平均或单因子影响权重的人口离散化方法,仍然不能很好地模拟人口的实际空间分布.研究表明土地利用类型、地形坡度、河流、道路以及城镇居民点对人口分布有较大影响,通过较为客观的方式赋予各影响因子对人口分布的影响权重,提出了人口加权多因子离散化模型,并依据该模型对重庆地区的人口统计数据进行了离散.最终生成的栅格人口密度数据既与区县统计人口数据保持一致,又反映了各市县内部人口分布的空间变化.     

一种基于多组PSO的支持向量机参数优化算法

支持向量机具有优良的学习能力和推广能力,然而其性能依赖于算法参数的选取.在粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于多组粒子群优化的支持向量机参数优化算法,该算法将各粒子自动分成多个组,能较快地在支持向量机算法参数取值范围内搜索到相应数据的算法最优参数和最优性能.     

等离子体销毁日本遗弃化学武器排放气体采集方法选择探讨

等离子体销毁日本化学武器是目前正在探索的新课题,销毁过程排放尾气采集方法是该课题中需研究的内容之一。在认真分析、综合比较的基础上,提出了适应等离子体销毁日本遗弃化学武器的排放尾气采集方法的看法及其须关注的问题。     

激光陀螺漂移测试数据的处理与分析

根据获得的激光陀螺漂移测试数据,利用时间序列分析的方法对漂移数据进行了建模,得到了漂移数据的时间序列模型;在此基础上用Kalman滤波的方法对数据进行了处理;从时域和频域两方面对滤波结果进行了分析.结果表明,采用的建模和滤波方法能有效提高陀螺的精度.     

基于途径概念的数据融合方法

目前在多传感器条件下提升数据精度的基本方法是状态估计,其中最常用的方法是卡尔曼滤波及其变形算法.由于卡尔曼滤波是依靠时间积累来增加信息量、提高数据精度,因而其收敛速度不可避免地要受到时间因素的影响.另外卡尔曼滤波作为单纯的数据处理方法也无法利用观测系统中一些已知的物理信息.提出了基于途径概念的数据融合方法,它打破了机械的"传感器融合"的概念束缚,有效地帮助人们挖掘和利用潜在的冗余信息,使多传感器信息能够迅速得到充分利用,从而使收敛速度得到提高.基于途径的数据融合方法并未提供一套固定的算法,它提供的只是一套处理规则.     

基于Agent的分布式海上编队防空作战仿真体系

现代海战中,对空防御已经成为水面舰艇编队防御的主要内容.针对舰艇在整个编队防空体系中的角色,开发了自治/半自治CGF兵力,提高了战场对象描述的智能化水平和逼真度,在应用中将聚合级CGF作为一个联邦成员加入到平台级作战仿真应用中,整个仿真系统采用开放型设计,可以方便地嵌入各种算法和数据融合.研究表明:所开发的CGF联邦成员提高了海上编队防空作战仿真的通用性和建模工作的效率.     

一种火炮快速解命中问题的新方法

在火炮解命中过程中,对于射表数据的处理方法主要有逼近法和插值法.基于对射表数据进行插值处理的基础上,用一种解非线性方程的迭代方法对解命中问题进行研究,这种方法可避免导数计算,收敛较快.经仿真计算,并与其他方法进行了比较,验证了该方法在火炮解命中问题中的可行性和优越性.     

一种面向关键属性更新的优化数据一致性算法

规模巨大且分布性强的P2P系统可能导致部分数据副本发布的更新被长时间地延迟,从而降低Internet上资源定位的效率。针对关键属性更新的特点,提出一种解决关键属性更新冲突的优化数据一致性算法。算法中分离出用户提交的更新请求中关于关键属性的更新,在对关键更新冲突分类的基础上,采用更新缓冲预处理和关键更新表两层机制并结合最新写胜出和分而治之规则,优化关键更新冲突的发现和解决。关键属性更新的优化处理使得不会产生因为关键属性更新的延迟而降低系统基于关键属性的资源定位效率,满足面向Internet的P2P系统的要求。模拟测试结果表明该算法在一致性维护开销、资源定位开销与资源访问开销以及鲁棒性方面均具有较好的性能。     

发动机传感器数据证实的贝叶斯信度网络方法

针对发动机及其部件试验传感器数据证实的多源证据融合问题,描述了建立贝叶斯信度网络的方法,给出了传感器状态和检验关系式不确定性信息表达方法,发展了自动建立贝叶斯信度网络、计算可信度概率及更新网络的算法;给出了贝叶斯信度网络方法在模型发动机上的应用示例。     

被动传感器融合检测系统的优化分布密度

被动传感器由于采用无源探测,而且制造成本低,体积小,在战场环境中将采用并配置大量的被动传感器来检测目标.不论是主动还是被动式传感器,在实际应用中均存在资源优化配置问题.针对被动传感器的具体应用模型,采取了若干合理近似,得到了在"OR"融合检测条件下,基于最大检测概率的被动传感器优化配置密度计算公式.