临近空间高超声速机动目标跟踪的IMM-QB算法北大核心

经典的交互式多模型(IMM)算法由于转移概率矩阵固定不变,在跟踪运动状态未知且多变的临近空间高超声速目标时存在一定的不合理性。通过采用准贝叶斯(Quasi-Bayesian)估计对转移概率矩阵在线调整的方法,与基于CV-CA-Singer的经典交互式多模型算法进行融合形成了IMM-QB算法。Monte Carlo仿真实验表明,IMM-QB算法对临近空间高超声速滑跃式机动目标的跟踪精度有一定程度的提高。     

层次分析法中权的最小平方法的实现

本文提供权的最小平方法求判断矩阵权重排序向量的一种迭代方法,并证明其收敛性,从而使权的最小平方法在算法上趋于完善。     

二元对角矩阵Pade逼近

Chisholm在他的文章[1]中给出了二元对角Pade逼近并证明了这种逼近的若干不变性质,本文将二元对角Pade逼近推广到二元对角矩阵Pade逼近并研究了它的若干性质。     

视频综合控制台设计

本文对于带宽为１２０ＭＨｚ、显示器同步跟踪范围１５ＫＨｚ—６６ＫＨｚ的８×４视频综合控制台的主要技术指标和电路实现方法进行了详细地论证。控制台已研制,并投入使用。     

φ-强拟增生算子零点的迭代逼近

设X为实一致光滑Banach空间,T:X→X为Lipschitzφ-强拟增生算子。设为[0,1]中数列满足(ⅰ);(ⅱ)令s=I-T,其中I:X→X为恒等算子。定义Ishikawa迭代序列:则强收敛于T的唯一零点。 一个相关的结果处理Lipschitzφ-半伪压缩算子的不动点的迭代逼近。     

水坝渗流问题的变分不等模型及有限元解

水坝的渗流问题是工程上很受关注的问题。本文采用变分不等式模型,结合有限元方法研究具有自由边界的渗流问题,在整个结构区域内作有限元剖分,避免了传统的有限元分析中需事先估计边界形态、反复修理计算区域的迭代过程。本文方法为简介而快速地分析渗流自由边界问题了一条有效的途径。     

用卷积神经网络分类最大稳定极值区域实现汉字区域定位

获取对应笔画级连通区的最大稳定极值区域,实施形态学闭操作融合相距较近的最大稳定极值区域,融合后最大稳定极值区域对应的单个汉字区域;利用灰度共生矩阵描述最大稳定极值矩形区域的纹理信息,将其作为卷积神经网络的输入,卷积神经网络对最大稳定极值区域进行分类,过滤非汉字部分;利用最大稳定极值区域颜色直方图的Bhattacharyya距离等特征对最大稳定极值区域进行聚类,同一类最大稳定极值区域组合得到汉字文本候选区域;再次利用卷积神经网络对候选文本区域进行分类,过滤非文本部分,剩余的就是定位到的汉字文本区域。实验结果表明,该算法对于汉字区域定位具有良好的效果。     

基于累积前景理论的时间矩阵多属性综合评判模型

针对动态多属性方案排序优选决策问题,提出了一种基于累积前景理论的时间矩阵序列动态多属性综合评判系统模型。依据累积前景理论,将时间矩阵序列动态多属性决策转化为关于属性期望的益损时间矩阵序列动态决策,综合考虑各属性权重、各时间点的权重,计算各方案的最终综合前景值,并依据其大小对方案进行综合评判排序。最后给出了一个决策实例。     

转移矩阵分析法在射击训练效果评价中的应用

提出了进步度的思想,利用马尔柯夫链中一步转移矩阵进行建模分析,给出了一种射击训练效果评价方法,并能通过实例检验,显示了该方法的有效性和实用性,从而较为满意地解决了射击训练效果评价问题.克服了只根据最终考核结果对射击训练效果作出评价的不足,考虑了受训者的基础差异的影响,更注重反映整体受训者的进步程度.     

基于三标度法优选潜艇兵力作战方案

针对传统AHP在实际应用中存在的问题,采用三标度法进行潜艇兵力作战方案的多目标优选决策,避免了采用九标度方法构建判断矩阵时权重选择的模糊性,从而减少了决策过程中决策者的主观臆断性.实例证明,三标度法具有简单明了、使用方便等优点,在应用于作战方案多目标决策等复杂系统时是适合可靠的.