DES 算法中S-盒的输入输出周期性研究

DES应用于序列密码体制,其周期性问题没有一般的结论。文中证明了:DES中最关键部分-S盒对输入输出周期具有一个下界。     

最佳（n,2,w）二进制等重检错码的研究

本文研究了最佳(n,2,w)二进制等重检错码的存在性问题。对于文[5]中n 为偶数时所得的结论,本文给了一个简练的证明。更为重要的是,利用以上方法,作者证明了文[5]中关于n 为奇数时的一个猜想。     

舰船空调系统改进性方案设计

本文针对航行在热带海区的某型舰船用空调系统存在的降温效果差、舱室风机盘管噪音大、操作管理不便等问题进行了研究,并提出了改进设计方案;经实船安装和调试,明显改善了空调舱室的舒适性,提高了设备工作的可靠性和自动化管理程度,收到了良好的效果。     

改善潜艇空调品质和延长水下续航力的研究

分析了潜艇空调品质的特点和现状,经过理论和实际的分析,提出了改善空调品质和延长水下续航力的措施,并在实艇上进行了试验,取得了显著的成绩。     

二维Root-MUSIC

将一维Ｒｏｏｔ－ＭＵＳＩＣ推广到二维，从而得到了一种新的二维方向估计方法，它具有计算量小的优点。     

确定性理论在雷达型号识别中的应用

雷达型号识别是雷达对抗情报侦察的首要工作,是近一步分析雷达用途及相关武器系统的基础,也是高层次上的态势评估和威胁估计的主要依据.针对现代战争中电磁信号环境的复杂性,利用单一传感器很难对雷达型号进行准确识别,而基于确定性理论的不确定推理技术能将多个传感器在多个周期的侦察信息进行融合,所以采用确定性理论的数据融合技术,基于确定性理论的组合规则,采用分层式融合算法对雷达型号进行识别.仿真结果表明,该方法的识别结果令人满意,使采用单一传感器可能存在的无法识别或误识别等现象得到了明显的改善.     

面向癫痫脑电的简化深度学习模型

针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析;利用提出模型所具备的深度学习特点,直接识别原始脑电信号而无须特征提取环节;增加了三种不同方法分别提取7类特征,对相同的脑电数据进行对比分析。性能分析结果表明:对于五类不同的脑电信号,前三阶的本征模态函数分量的识别率达到92.1%,比其他几种处理方式识别率高;前八阶的本征模态分量识别率不及原始信号,表明人工数据处理时会给数据带来噪声; 所提出的简化深度学习模型能高效处理癫痫脑电识别问题,具备较高效率和较好性能。     

网络化维修信息系统互操作性等级评估

网络化维修保障中信息交互平台缺乏对互操作性优劣的评估方法,互操作性评估难。在网络化维修这一特定领域,互操作性是获取信息的基础。明确了网络化维修的互操作内涵,针对维修信息系统的特点,搭建网络化维修互操作平台所需的网络支撑,研究适用的互操作性评估模型和指标体系,构建了维修信息系统的互操作性等级评估模型,对维修保障信息系统建设具有指导意义。     

临近空间传感器动态组网优化部署研究

为了提高临近空间传感器系统整体性能,更好地适应现代条件下的高科技电子战、信息战,提出了一种基于遗传算法的临近空间传感器动态组网优化部署方法,建立了临近空间传感器组网优化部署的数学模型,给出遗传算法在该优化问题中的求解过程和步骤,为加快求解速度对遗传算法进行了改进.通过组网仿真表明该方法能够快速得出多种优化部署方案,从而为传感器组网部署提供了科学、有效的支持.