关于U算子有界性的证明

利用Hardy Littlewood极大算子及性质与分数次极大算子及性质 ,证明了u(x)在Lq(Rn) ,L∝ ,Lq(E)空间上是有界的 ,Coσoπeβ定理应予以推广。     

带有状态噪声的限定记忆卡尔曼滤波方法

在已有限定记忆卡尔曼滤波方法的基础上 ,引入状态噪声 ,并推导了新的限定记忆卡尔曼滤波公式。从而降低了记忆长度的选取难度 ,扩大了已有模型的适用范围     

军事设施建设项目环境影响评价有关问题分析及建议

根据《中国人民解放军环境保护条例》,军事设施建设项目应进行环境影响评价。由于军事项目建设内容高度机密、国防需要迫切、建设时间紧迫等,再加上一些从事军事设施项目建设的管理人员对环境影响评价的理解还存在某些偏差,使许多军事设施建设项目未进行环境影响评价,影响了我军的环境保护工作。简要介绍了军事设施的范围及军事设施建设项目的环境影响评价概况,结合军事设施建设项目环境影响评价中出现的一些问题,提出了进行军事设施建设项目环境影响评价工作的几点建议。     

学术期刊论文编辑规范化浅析

学术期刊论文编辑规范化在促进科技交流、信息传递等方面起着十分重要的作用。对学术期刊论文各组成部分规范化编辑及需要注意的问题进行了详细阐述,以期对提高学术期刊规范化水平有所帮助。     

对接组合体初始姿态影响的建模研究

建立了对接过程对组合体初始姿态影响的解析与数值模型。解析模型采用相对于整体质心的动量矩定理,给出了对接完成后组合体姿态角速度计算的解析表达式。结合追踪器的绝对运动方程和目标器的相对运动方程,建立了基于对接动力学的数值模型。通过单一偏差和组合偏差两种算例,对解析和数值模型得到的组合体初始姿态角速度进行了对比分析。计算结果表明,两种模型绝对偏差在0.07°/s以内,相对偏差在10%以内,另外给出了两种模型在工程任务中各自的适用阶段。     

任意多边形的非结构网格快速生成算法研究

对于包含大尺度运动边界的CFD数值模拟,网格重构是其中的关键,快速稳定的网格生成技术是其中的重要组成部分。建立了基于有向边的适用于任意多边形的快速三角初始化算法;证明了最长边剖分网格细化算法在一定条件下发散,并结合Delaunay边交换技术使细化算法封闭;建立了基于顶点弹簧理论的网格优化方法,以提高网格生成的质量。结果表明,算法具有较好的鲁棒性和高效性。     

网络中心战体系中的指挥控制

信息时代的来临,引发了军事理论战争形态和作战样式等方面的一系列新变化。网络中心战作为指导信息化战争的一种重要作战理论,已经成为当今世界军事科学研究的热点和重点问题之一。网络中心战的作战效果源于指挥艺术,仅仅依赖新技术、现代化的作战平台不足以发挥网络中心战的潜在优势。为阐明这一观点,从探讨利用指挥与控制环境将网络中心战转化为作战能力的过程入手,提出了预见性战场空间感知、赛博作战行动和称为态势感知信息球的新概念,以及如何将它们应用于网络中心战。最后举例说明态势感知信息球如何用于作战,以及网络中心战面临的技术挑战。     

基于熵的炮兵武器系统效能评估

随着炮兵武器系统信息化程度的不断提高和作战样式的发展,如何根据这些变化进行科学、准确的效能评估对其作战运用等具有重要的现实意义.根据目前及将来可能的炮兵武器系统运用特点,将其划分为信息力、打击力、机动力、防护力和保障力五个分系统,用信息熵来度量各系统完成规定任务的程度,并以此为基础,提出了一种评估炮兵武器系统效能的方法,建立了评估模型,结合Matlab所绘图形对模型作了深入的分析,得出了炮兵武器系统效能与信息量并不是简单的正比关系,其增加速度经历了一个"快速增加→增加变缓→降低→趋于稳定值0"的变化过程的结论.     

树状小波与多尺度估计理论的图像融合技术

针对红外和可见光图像的特点及相互融合的应用,提出一种基于树状小波多尺度估计理论的红外与可见光图像融合算法.首先对源图像进行树状小波多尺度分解,依据子图像的信息量得到塔式结构子图像;然后基于不同子图像对应层上的对应像素,根据EM算法估计模型参数,采用SAGE迭代算法优化估计参数得到融合子图像;最后根据小波逆变换获得融合图像.实验结果表明:该融合算法能够更好地综合利用红外图像较好的目标指示特性与可见光图像较清晰的场景信息;性能评估显示:该算法得到的融合图像互信息较文献[5,6]分别提高了49.60%和24.90%,均方根误差分别减小了66.40%和56.00%.     

On the exponentially weighted moving variance

MacGregor and Harris (J Quality Technol 25 (1993) 106–118) proposed the exponentially weighted mean squared deviation (EWMS) and the exponentially weighted moving variance (EWMV) charts as ways of monitoring process variability. These two charts are particularly useful for individual observations where no estimate of variability is available from replicates. However, the control charts derived by using the approximate distributions of the EWMS and EWMV statistics are difficult to interpret in terms of the average run length (ARL). Furthermore, both control charting schemes are biased procedures. In this article, we propose two new control charts by applying a normal approximation to the distributions of the logarithms of the weighted sum of chi squared random variables, which are respectively functions of the EWMS and EWMV statistics. These new control charts are easy to interpret in terms of the ARL. On the basis of the simulation studies, we demonstrate that the proposed charts are superior to the EWMS and EWMV charts and they both are nearly unbiased for the commonly used smoothing constants. We also compare the performance of the proposed charts with that of the change point (CP) CUSUM chart of Acosta‐Mejia (1995). The design of the proposed control charts is discussed. An example is also given to illustrate the applicability of the proposed control charts. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2009