结合层次法与主成分分析特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞进行多分类可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法进行实验后,选取支持向量机作为基分类器,先用一对一策略训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能的同时,每层分类前先采用主成分分析法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次主成分分析法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。     

利用开源大数据的社会工作实时评估方法

鉴于目前社会工作评估评价方面的学术研究还较薄弱,存在无针对性指标体系,现有相关评比周期长、成本高等突出问题,探索构建了利用互联网开源大数据的实时定量评估模型,建立了针对性指标体系,提出评分快速计算方法,并设计实现原型软件。针对选定的社会工作进行案例实证,通过采集某省14个市州的互联网真实数据来评估其工作力度,结果与多位受访者的主观感受及相关官方评估基本相符,验证了所提模型的有效性和合理性。     

一类基于循环群理论的变形机理分析

随着病毒与反病毒竞争的加剧,变形已成为病毒技术中必不可少的一部分,深入剖析病毒变形机理是查杀变形病毒的关键.通过运用循环群的基本理论对两个具体问题进行抽象分析,揭示了这类变形机理的理论依据,并讨论了相应的检测方法.     

神经形态器件现状与未来

为解决现有冯·诺依曼计算机面临的低智能、高能耗、低容错等问题,"类脑计算"应运而生。"类脑计算"借鉴大脑的体系结构和信息处理方式,基于神经形态器件构建逻辑与存储相融合的计算硬件,旨在实现更为灵活和智能的信息处理与计算模式。在阐述"类脑计算"起源与发展现状的基础上,研究了人脑神经网络信息处理机制,重点介绍了神经形态器件的研发态势。神经形态器件作为类脑计算芯片和系统的基本组成单元,对于类脑智能的实现至关重要,因此研发能够高精度模拟生物突触、神经元信息处理功能的微纳器件是当前的研究热点。     

基于模糊匈牙利算法的炮兵火力单位分配问题

发挥诸火力单位的整体协调优势,寻求在给定约束条件下总的射击效果最好的分配方案,是火力单位最优分配的基本任务.匈牙利算法是求解传统的指派问题的一种较好的方法,运用模糊匈牙利算法在决策过程中将主观因素与客观因素有机地结合起来,解决火力单位分配方案决策中多指标指派问题,从而可以有效地解决炮兵火力单位分配最优化问题.     

多平台组网OPNET仿真技术

利用网络通信仿真软件OPNET对以预警机为指控中心的多平台组网进行仿真研究。仿真参照Link16数据链,多平台之间采用TDMA方式进行组网;利用OPNET对该无线网络进行建模和仿真;并利用OPNET的ESD模块,设计了一种OPNET与外部视频流进行协同仿真的环境。最后就TDMA时隙分配策略对无线网络通信性能的影响进行了分析。     

基于ISM模型的可控飞行撞地诱因关系分析

为科学揭示可控飞行撞地(CFIT)诱因的内在规律,以有效预防CFIT事故,提出了采用解释结构模型(ISM)分析CFIT的诱因关系。该模型利用人们对CFIT的认识将其诱因联系起来,并借助于矩阵计算和图形分析技术,将复杂无序的CFIT诱发因素分析整理成易于理解的多级递阶结构模型。在实例中,通过对CFIT事故的分析,归纳出导致CFIT的主要诱因,并采用ISM构建了诱因关系分析模型。结果表明:该模型实现步骤简单,逻辑关系明确,过程科学合理,层次结构客观实际,为CFIT诱因关系分析提供了一种有效手段。     

一种改进的小波域LFM雷达信号参数估计算法

提出了基于重排小波-Radon变换的线性调频信号的参数估计法。该方法先将小波尺度图转为时频分布图,为提高聚集性引入了时频重排,再将重排图进行Radon变换以进行参数估计。仿真结果表明,该方法有效提高了时频分布图的聚集性,节省了后续Radon变换的时间,同时也抑制了噪声干扰,辨识效果明显提高。     

自适应模糊PID控制器的设计和仿真

在参数自适应模糊PID控制器的基础上,利用模糊推理的方法实现了对PID参数的在线自动整定,并且在MATLAB软件下将该控制器在某系统中的应用进行了研究,仿真结果表明,参数自适应模糊PID控制能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值.     

阿塞拜疆军力及军贸发展现状

正作为刚刚独立25年的年轻国家,阿塞拜疆地处外高加索的多事之地,游走在各大国和区域国家之间,凭借丰富的油气资源所积累的财富和继承的工业基础,阿一直谋求建立小而精的国防工业体系,并已取得初步成效。