主动学习与自学习的中文命名实体识别

命名实体识别是信息抽取中的一项基础性任务,如何利用丰富的未标注语料来提高实体识别的指标是该领域一个重要的研究方向。基于条件随机场提出一种将主动学习与自学习相结合的方法——SACRF,通过设置置信度函数和2-Gram频度阈值来选取样本,并采用人工与自动相结合的方式进行标注来扩展训练语料。实验表明,该方法在提高实体识别的精确率和召回率的同时,能够显著地降低人工标注的工作量。     

高分辨率UAV SAR的三维运动误差分离与补偿

在基于SAR回波的数据处理中,多普勒调频率具有很高的估计精度且对场景的依赖性很小,可以更广泛地用于自聚焦处理。基于多普勒调频率参数估计,针对回波包络及相位分别提出了误差提取模型,并通过包络误差校正和相位误差补偿两个步骤实现了高精度的运动补偿处理。实测数据表明,本文方法可以在低精度导航信息情况下获取高分辨率雷达图像。     

一种具有遗忘特性的在线学习算法框架

基于凸优化中的对偶理论,提出了一种具有遗忘特性的在线学习算法框架。其中,Hinge函数的Fenchel对偶变换是将基本学习问题由批量学习转化为在线学习的关键。新的算法过程是通过以不同方式提升含有约束变量的对偶问题实现的:(1)梯度提升;(2)贪婪提升。回顾了以往的相关研究工作,并指出了与之的区别与联系。人造数据集和真实数据集上的实验结果证实了算法框架的有效性。算法可以很好地处理数据流中的分类面漂移问题,为设计和分析新的在线学习算法提供了一个新的思路。     

ISAR雷达欺骗式干扰信号生成算法

宽带ISAR雷达能够从目标回波中计算得出众多目标特征,对ISAR雷达的干扰信号必须高逼真地模拟目标的电磁散射特性和运动特性。从弹头目标电磁散射机理出发,分析了干扰信号生成流程,提出二维成像干扰的实现方案。针对虚假目标特性模拟问题,提出基于一维距离像模板合成欺骗干扰信号的算法。算法采用距离像模板与实际宽带ISAR信号的卷积调制处理,生成的干扰信号能较好地反映目标的电磁特性。通过多个脉冲的模拟,生成的干扰信号也能够准确反映目标的运动特性。仿真实验对暗室测量数据和HRRP模板数据进行成像效果对比,验证了算法的有效性。该算法对二维成像干扰机的工程设计具有指导意义。     

探月飞船跳跃式再入组合制导方法

针对预测-校正制导方法计算量大的问题,提出一种结合预测-校正法和标准轨道法的组合制导方法。在一次再入段采用预测-校正法提高制导方法的鲁棒性能,在二次再入段采用标准轨道法减少计算量。该组合制导方法通过利用标准轨道信息,减少了预测时间;通过设计指令快速迭代算法,减少了迭代次数;并根据飞船二次再入点处的实际状态,修正标准指令剖面,提高二次再入制导性能。仿真结果表明:该组合制导方法能大幅减少预测时间,提高校正速度,并具有较高的鲁棒性和精度。     

航天器调度中的资源约束推理方法

资源水平边界的估计是构建资源利用可行计划中的一个基础问题。通过分析航天器资源约束的共享与分离并存、累积与瞬时消耗并存、过度订阅与区间调度并存等特点,提出了资源时间网络、时间约束网络和约束网络相结合的资源约束描述方法;构建了增量式基于包络的资源约束算法和最早开始时间链展开资源约束算法,以快速获取资源一致的柔性解。实例证明,该方法较好地解决了航天器调度的资源约束推理问题。     

基于劣化度的装备健康状态评估模型

为了准确评估装备的健康状态,实施装备的状态维修,引入劣化度概念,结合装备的特点,确定了以装备特征参数劣化度为评估指标,运用变权模糊理论,建立了基于劣化度的装备健康状态变权模糊综合评估模型。结合地空导弹装备实际工作,进行了实例分析,验证了该方法的准确性和有效性。     

抗击临近空间高超声速飞行器对策研究

在未来的空袭作战中,临近空间高超声速飞行器具有其他武器所不可比拟的优势,它必将成为一种新威胁。首先分析了该飞行器的卓越性能,简述了它的军事用途,其次论述了它的出现对防空反导体系所产生的影响,最后针对这种新型的威胁,提出了几点应对措施。     

基于UML的导弹伺服测试系统通用设计方法

分析了导弹伺服测试系统组成及功能,采用UML静态建模技术构建了导弹伺服测试系统设计的需求描述模型,运用动态建模方法建立了系统结构模型和行为模型,并以上述模型为基础,设计了导弹伺服测试系统通用软硬件结构。该方法优化了导弹伺服测试系统共性设计,并创建了特性模型架构和特化接口,有效提高了系统的设计效率和开发质量。     

导弹俯仰通道制导控制一体化设计

根据弹目相对运动关系及导弹系统模型,建立了导弹俯仰通道制导控制一体化模型。利用反馈线性化方法将该模型转化成为可控线性系统,基于自适应反演控制方法设计了控制器对转换后的系统进行控制。仿真结果表明,制导控制一体化设计能够有效减小导弹脱靶量,缩短导弹系统响应时间。