基于改进TOPSIS模型的区域防空重点保卫目标优选与排序

根据区域防空重点保卫目标优选的依据和原则,确定了影响保卫目标重要程度的主要因素,建立目标属性矩阵,并运用层次分析法和熵权法进行组合赋权,利用改进逼近理想解的排序法模型对保卫目标的重要性进行了定量分析。实例分析表明该方法合理有效。     

基于层次定位的新疆高校核心竞争力综合评价研究

从人才培养、师资队伍以及科学研究等三个方面构建高校核心竞争力评价指标体系,运用熵值法对新疆六所高校进行综合评价,结果发现,无论是新疆综合型高校还是多科型高校,加强学科建设是提升所有类型高校核心竞争力的主要策略。而科研竞争力对新疆综合型高校核心竞争力提升的贡献最大,而对新疆多科型高校核心竞争力提升贡献最大的是学科竞争力与师资队伍竞争力。文章还提出了相应的对策建议。     

排列熵算法的应用与发展

重点阐述了排列熵算法的基本原理,总结归纳了该算法在医学、生物和机械等领域的国内外研究和应用现状,最后展望了排列熵算法的未来发展趋势。研究表明：排列熵算法能够有效放大时间序列的微弱变化,且计算简单、实时性高,已在信号突变检测方面显示出良好的应用前景。     

基于核函数的自适应聚类背景提取

随着目标的检测与跟踪的广泛应用,移动物体分割问题成为研究热点,而解决这类问题的关键需为对图像背景的更新和提取。通过对目前已有的背景提取方法的研究,提出了一种新的基于核函数的背景提取方法:进行预处理,制定删选法则来自适应获取所需处理的视频序列;定义核函数来衡量模式间相似性,对2类聚类中心进行初始化;利用最小距离准则来灰度归并,采取实时的自适应阈值选择;最后通过比较满足条件的像素总数,获取所需背景。实验证明,该方法有效。     

基于TCP会话的僵尸流量特征分析与检测

僵尸网络是互联网面临的重大威胁,而成功检测网络上的僵尸流量是摧毁僵尸网络的前提。文章分析了僵尸主机同控制端的TCP会话流量,提取其会话特征,并用聚类的方法有效地区分出僵尸主机同控制端的会话。文章在定义会话概念的基础上,通过提取网络流量中的会话特征用以检测僵尸网络流量。     

基于相关熵的MACH滤波器

最大平均相关高度(MACH:Maximum Average Correlation Height)滤波器是一种重要的基于相关的模式识别方法。滤波器由训练数据线性构造而成,具有良好的畸变容忍能力,在线性高斯噪声条件下具有理论最优性。为将算法适用于广泛的非线性、非高斯情形,本文引入一种新的度量函数相关熵,可隐性地将输入数据通过非线性变换映射到特征空间;并在新的空间中提出了基于相关熵的MACH滤波器构造方法。最后将此方法应用于合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)图像目标分类进行了实验,在接收机工作性能曲线和峰值旁瓣比的比对中,本文算法的性能均有所提升。     

排除虚假交叉定位点的新方法

多站测向交叉定位法是无源定位方法中应用较多的一种,但该方法易产生大量虚假定位点。针对这个问题,提出了一种排除交叉定位中虚假点的新方法。该方法以两个观测站为主站,其他观测站为辅站,利用辅站数据对主站数据进行筛选及反馈从而快速排除两主站中的虚假点。仿真结果表明,该算法能够快速、准确地排除虚假定位点。     

舰炮制导炮弹技术风险评估

针对技术风险评价中信息的模糊性和不确定性,提出了舰炮制导炮弹技术风险的灰色聚类评价方法。首先将舰炮制导炮弹研制方案的关键技术进行分解,确定综合评价指标,得到各指标的属性值;然后按照综合评价要求划分灰类,建立白化权函数;最后结合权重采用灰色聚类综合评价方法获得各关键技术所属风险级别及研制方案的综合技术风险值。算例表明,灰色聚类评价方法可将技术风险评价中的模糊和不确定信息定量化处理,能够有效地对舰炮制导炮弹的技术风险进行评价。     

巡航导弹发射阵地选择的组合熵权系数法

当前巡航导弹发射阵地选择单纯依靠决策者主观判断,缺乏一定科学性,排序结果往往不合理。通过分析影响发射阵地选择的主要因素,提出了主观判断与客观情况相结合、定性定量分析相结合的熵权法,并以此法确定指标权重系数,运用现代模糊多属性决策理论建立了发射阵地选择模型。通过仿真计算,该模型能够得到较为合理的阵地排序结果,为巡航导弹部队作战指挥提供决策支持。     

改进的遗传算法在图像边缘提取中的应用

提出了一种改进的遗传算法,采取了确定性采样选择算子对选择算子进行了改进;明确了非等概率融合单阈值单点交叉算子,对交叉算子进行了改进;同时还提出了一种新的变异算子,它依据一种新的判断群体"集中"与否的准则,根据群体的进化程度自适应地调整变异概率pm的值。将改进的遗传算法用于图像的边缘提取问题中,试验结果表明,与穷尽法和普通遗传算法相比,提出的算法在保证有效地提取出边缘的基础上,节省了运算时间。