结合全局与局部信息的主动轮廓分割模型

针对传统的基于区域的主动轮廓模型在分割灰度不均匀图像和噪声图像存在效果不佳的问题,提出结合全局项与局部项的主动轮廓分割模型。全局项由CV(Chan-Vese)模型的保真项构成,局部项的构建考虑局部区域信息的同时引入反映图像灰度特性的局部熵信息。依据图像灰度的特点,选择合理的全局项和局部项参数,并加入正则项保证曲线在演化过程中保持平滑,保障分割结果的可靠性。通过变分水平集方法最小化能量泛函,依据梯度下降流迭代更新水平集,完成曲线演化。采用模拟图像和实际图像进行实验分析,结果表明,所提出的结合全局项和局部项的主动轮廓模型可以高效地分割噪声严重以及灰度分布不均匀的图像。     

对称集及其在无线电信号频率设计中的应用

本文在完成对称集理论研究基础上,提出了运用对称集理论来解决无线电信号频率间相互干扰的新方法,从而可编制出简明实用的“不干扰表”,达到在狭小地域(航空毋舰)内有多路无线电信号频率(段)的正确选择。     

多状态系统故障树质蕴含集的求取算法

本章首先给出多状态系统状态空间的立方体表示方法,然后建立相应的运算规则。在这些规则的基础上,提出多状态系统故障树质蕴含集的求取算法。通过实例分析,说明了这种方法的可行性。     

多车协同对空射击火力分配方法

针对步兵战车多车协同对空射击的实现问题,基于战术互联网以及分布式火控系统之间的协同射击理论,提出了实现指控系统与火控系统一体化的多车协同射击组织流程,并着重研究了基于遗传算法的多目标火力分配及基于最优射击地域的火力单元优选排序方法,给出了理论分析和具体实现步骤。仿真算例表明该方法对武装直升机、亚声速巡航导弹等机动性较低的目标进行火力分配是可行有效的。     

一种基于动态循环筛选模型的指标体系建立方法

针对评估中指标体系构建问题,提出一种层次网指标体系模型,对其中底层指标集的确立问题提出一种基于动态循环筛选模型的指标集选取方法,该方法在每一轮的循环过程中,通过评价专家专业度对专家集进行了优化,通过数据信息熵评价数据有效度系数,进而得到指标的重要度。指标集的双重优化确保了专家集的专业性和指标集的合理性,实际算例分析证明了此方法的可行性和有效性。     

基于Vague集投影及距离的空中目标威胁评估方法

针对已有空中目标威胁评估方法存在的不足,提出一种基于Vague集投影及距离的威胁评估新方法。分析并确定了空中目标威胁因素中的评估指标,给出了评价指标的Vague值表示方法。在此基础上,应用Vague集投影及距离的多属性模糊决策理论,建立了空中目标威胁评估的数学模型,给出了目标威胁的排序方法。最后通过实例分析验证,该方法评估结果准确,对指挥员科学决策具有一定的参考价值。     

基于集对分析的海上油料补给方法选择优化

针对各种复杂环境对海上油料补给方法选择的不确定性影响,在分析海上油料补给方法选择影响因素的基础上,确定了海上油料补给方法选择的属性要素,运用集对分析理论建立了海上油料补给方法选择的优化模型;采用变异系数法计算属性权重,通过构建海上油料补给方法选择的正、负理想方案,确定了各备选方案与理想方案之间的联系度。算例分析结果表明,将集对分析运用于海上油料补给方法的选择,能够有效降低多种复杂因素对油料补给方法选择的不确定性影响。     

低错误平层数列分割移位低密度奇偶校验码构造算法

为降低LDPC(低密度奇偶校验码)码错误平层,提出一种基于环分类搜索的APPS-LDPC(数列分割移位的LDPC)码构造算法。该算法具有码长、码率和列重的任意可设性,同时该类码的Tanner图围长至少为8。循环移位因子可以通过简单的代数表达式描述,从而降低内存需求。仿真结果表明,当误码率达到10-5时,APPS-LDPC码(496,248)相对于PEG-LDPC(渐进边增长LDPC)码获得了约1.9 d B的性能提升;随着信噪比的升高,两条译码性能曲线之间的差距将更大。此外,列重为3的APPS-LDPC码(6144,5376)在信噪比4.6 d B以后并未出现明显的错误平层。该构造算法与PS-LDPC码相比,在误码率达到10-8时大约获得0.25 d B增益;与围长为4和6的PEG构造算法相比,在错误平层区域其译码性能极优;同时相较于此两者,其构造复杂度和耗时也展现出一定优势。通过基于Tanner图的诱捕集分析方法,统计APPS-LDPC码(496,248)中由8环组成的部分小型诱捕集并不存在,从而证明了其错误平层降低的原因。     

严格集压缩场的拓扑度计算

给出了严格集压缩场的拓扑度在非球域上的度为零的结果,改进了孙经先1987年相应的结果。     

基于犹豫模糊混合云模型的航空装备保障系统效能评估

针对航空装备保障系统效能评估过程存在定性指标与定量指标共存、评价信息具有不确定性等问题,提出了一种基于犹豫模糊混合云模型的效能评估方法。根据语言变量的转换与正态云模型之间的混合规则,将犹豫模糊语言术语集转换为梯形云模型,并根据云模型的数字特征,提出了犹豫模糊语言术语集的犹豫度函数与标度函数,实现了对定性指标的量化,兼顾了评价信息的犹豫性、模糊性和随机性。利用区间层次分析法结合灰狼优化算法对效能评估指标体系进行权重赋值,确定系统效能等级。通过应用实例与方法比较表明：犹豫模糊混合云模型不仅评估结果可靠,而且能够识别系统的运行状态,发现系统建设的短板,为提高系统效能提供重要的参考意见,更具有实用性。