概念层次网络中对偶性设计

首先对概念层次网络（ＨＮＣ）理论作简要说明，然后根据ＨＮＣ中层符号个性化设计理论给出对偶性设计方案，和偶性的具体表现，并给出对偶性概念具体表现的注解。     

表示结构化知识的神经网络模型

研究和设计了一种高度结构化的神经网络模型ＨＳＮＮ,它能方便地对结构化知识进行表示和处理。文中给出了ＨＳＮＮ的设计过程,并讨论了ＨＳＮＮ在继承、非单调推理和信息检索等方面的应用     

使用等效偏移角稀疏测量的面阵相机序贯图像几何校正

天基光学相机实际在轨对地观测成像的畸变需通过几何校正抑制。目前主流面阵相机对地观测获得的小尺寸、高帧频序贯图像很难满足传统几何校正方法逐帧解算对单帧图像控制点数量与空域分布的要求且计算量巨大。针对这一问题,提出一种使用等效偏移角稀疏测量的面阵相机序贯观测图像几何校正方法,将逐帧校正参数解算问题转化为时域稀疏测量条件下等效偏移角信号恢复问题,利用等效偏移角信号时频信息可有效降低对单帧图像控制点数量和空域分布要求。通过高分四号卫星面阵相机在轨实测图像数据验证了所提方法的可行性且其能大大降低序贯图像几何校正处理的计算量。     

基于数据挖掘的仿真模型验证

针对复杂系统输出具有数据量大、高度复杂性、非线性和非平稳等特点,将数据挖掘思想和有关方法引入到导弹系统仿真模型模型验证,通过对仿真数据和试验数据进行模式表示和特征提取,将2时序数据的模式距离作为评价指标来衡量模型的有效性。仿真分析表明,该方法相比传统方法计算量小,但意义明确,具有一定的实用性和参考价值。     

基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计

针对基于l1范数约束的稀疏表示DOA(Direction Of Arrival)估计算法对初始参数较为敏感的问题,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计算法。首先通过信号来波方向的空间采样构造冗余字典,将阵列信号处理中的DOA估计信号模型转化为压缩感知中的稀疏重构信号模型。然后基于经验贝叶斯推理的方法,将待估计的稀疏系数值用方差未知的联合高斯分布描述,而未知的方差值决定了待估计系数的稀疏性。通过观测数据估计得到未知的方差,进而得到信号的DOA估计值。仿真结果表明,提出的算法有较高估计精度,并且对非相干信源和相干信源都具有较好的估计性能。     

稀疏图DS-CDMA系统设计

DS-CDMA是在扩频技术上发展起来的多址接入方式,但在用户接入数量过载时难以保证高质量的通信性能。基于此,提出了一种基于稀疏图的DS-CDMA系统。该系统以低密度二分图的形式来描述扩频码片和用户之间的关系,使得参与通信的每个用户只在少量码片上进行非零位扩频调制,最大限度地减少了用户间的相互干扰。借助图模型的相关理论,把适合于稀疏图的置信度传播算法应用于该系统,进行多用户检测,通过码片与用户之间的消息迭代来消除噪声和多址干扰带来的影响。结合计算机仿真,从不同的角度测试了系统的误码率等性能。理论分析与性能验证表明,稀疏图DS-CDMA在接入用户数量远远超过系统容量的情况下,依然具有优良的性能。     

Banach空间中集值测度的表示定理

本文提出了用向量测度及概率测度生成集值测度的方法,推广了文[1]的结果,并给出了有界闭凸集值测度由一族等比向量测度生成的充要条件。     

含噪稀疏信号重构的l0范数期望值最小化方法

压缩感知理论是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何通过有限的测量值重构稀疏信号是压缩感知理论中的核心问题。针对测量值受噪声污染的含噪稀疏重构问题,提出了近似l0范数期望值最小化方法。该算法基本思想是将含噪稀疏重构问题转化为近似l0范数期望值最小化问题,并利用噪声的统计特征将随机最优化问题化简为常规的最优化问题,然后采用最速下降法求解。数值仿真表明,本文提出的方法具有更好的重构精度,且计算量较小。     

基于小波域字典学习方法的图像双重稀疏表示

提出了一种有效地结构化字典生成算法以及图像双重稀疏表示方法.在Rubinstein等提出的图像双重稀疏表示模型的基础上,引入小波零树结构,将同一空间位置对应的同方向跨尺度小波基函数的线性组合作为新的基函数,并通过K-SVD学习算法得到线性组合系数,由此得到了一种更加切合图像方向特征的结构化字典学习算法.在此基础上提出了相应的图像分解与重构算法.遥感图像M项逼近实验以及压缩仿真实验表明,本文提出的结构化字典比已有的字典具有更好的图像稀疏表示效果.     

基于Petri网的案例推理研究

介绍Petri网的知识表示方法以及案例推理机制的相关内容,提出了一种基于Petri网的案例推理模型,给出了相应的案例检索匹配算法,并将该模型和检索算法应用到网络攻防态势推演系统中,最后重点介绍了该系统的案例库的知识表示。