智能监视系统中红外运动目标检测

本文使用一种基于Cauchy分布统计背景模型的背景剔除（background subtraction）技术成功地实现了对低分辨率红外视频目标的检测。提出以柯西分布作为斧景图像像素强度比值的统计分布模型，并融合图像局部线性相关技术实现背景剔除。该方法同时利用了单个像素点的时序统计特性和邻近像素点所蕴涵的空间区域特性，实现了精确的目标检测。最后的实验表明，所提供的算法可以对室外场景中的红外视频目标实现精确地检测，可以有效地抑制背景中杂波的干扰。     

基于多目标遗传算法和多属性决策的船舶柴油机转速PID控制器参数优化

提出了一种基于多目标遗传算法和多属性决策的PID参数设计方法,综合考虑系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用改进非支配解排序的多目标遗传算法(NSGA Ⅱ)求出Pareto最优解.由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行权值计算,然后采用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解给出排序.给出了某型护卫舰主机转速PID控制的数值算例.计算结果表明,该联合方法通用性好,所设计的PID性能优异,适合工程实际应用.     

基于热经济学的舰船发电机组配置优化

针对舰船综合电力推进的特点,运用热经济学理论,建立了发电机组配置的数学优化模型.通过Matlab遗传算法工具箱,利用改进的遗传算法对发电机组的配置优化进行研究.结果表明,热经济学方法能较全面地反映舰船动力装置配置的经济性;改进的遗传算法是一种解决发电机组配置优化的有效方法.     

基于混合粒子群优化的多目标决策新方法

多目标优化问题中的一个关键在于合理地评判各有效解的优劣。通过引入灰色系统理论中灰色关联度的概念作为评判准则,结合粒子群优化算法进行有约束多目标规划问题的研究。提出了一种新的不可行解的保留策略,进化过程中以此策略保留适量的不可行解,有利于增强对约束边界附近可能的最优解的搜索,同时,针对粒子群优化算法的容易陷入局部最优的缺点,实现了以粒子群优化为载体的混合算法:即对全局极值邻域进一步混沌搜索寻优。仿真结果表明改进的算法对多目标决策问题是有效的。     

一种完全分布式的空间服务及组合模型

针对服务组合中控制流和数据流的不同协调机制,可将组合模型分为4种类型,分别是控制流集中式且数据流集中式、控制流集中式且数据流分布式、控制流分布式且数据流集中式、控制流分布式且数据流分布式.空间服务组合流程需处理较大规模的数据流,采用控制流分布式和数据流分布式的协调机制能有效降低组合过程中系统整体通信规模并减少空间服务组合响应时间.通过对各种不同组合类型建模的定量分析对上述观点进行了正确性论证.模拟实验证明,定量分析结果可信.     

基于逆向施压的油罐呼吸阀在线检测方法

针对目前油罐呼吸阀需拆卸后离线方能进行检测的问题.提出了基于逆向施压的呼吸阀性能在线检测方案,分析了逆向施压法的可行性,探讨了在线检测的关键参数--油罐呼吸阀内腔客积的计算方法,并推导其计算公式,建立了呼吸阀封闭后内腔压力变化与泄漏量的关系.基于逆向施压的呼吸阀在线检测系统无需拆卸呼吸阀即可检测其性能,操作简便,具有普遍的适用性.     

高分辨率遥感影像的自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市Quick Bird和World View影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度(82%与82.67%)、常规支持向量机分类总精度(87.33%与88%)、最小二乘支持向量机分类总精度(88%与89.33%)相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

基于分布式排队网络的防空战术协同模型

分析了多个防空火力单元的作战过程,将战术BM/C3的控制协调决策抽象为决策策略。建立了多个火力单元协同作战的排队网络模型,并运用SPN理论对排队网络的运行机制进行了强有力的描述,有效地体现了防空作战过程中的威胁评估、目标分配等战术决策过程。这将为建立大型复杂排队网络,模拟仿真战役层面防空作战过程奠定基础。     

模糊多属性群决策与潜艇作战方案优选

分析了潜艇作战方案的优选实质是一个模糊多属性的群决策过程,建立了模糊多属性群决策的一般模型,介绍了一种以模糊理想解与模糊负理想解同时作为参照基准,以海明距离作为测度工具,以相对贴近度作为衡量标准的模糊折衷型多属性群决策方法,应用实例表明此方法可行有效。     

校园网Linux环境下入侵诱骗系统的研究与实现

当今的网络环境变得越来越复杂,网络安全管理员的工作不断加重,不经意的 疏忽便有可能遗留下安全的重大隐患,同时网上黑客教程和千余种入侵工具随手可得,因此 网络安全问题防不胜防,网络的防卫必须采用一种纵深的、多样的手段。入侵诱骗技术是网 络安全中的一个新兴的领域,是对现有的网络安全体系的一次重要扩充。结合校园网络平 台,将入侵检测和入侵诱骗有机地结合起来,对入侵诱骗系统进行了研究和具体实现,并详 细阐述了入侵诱骗系统的中心管理端和网络代理端的构成和功能。