子自仿射集的Hausdorff维数

设S1,S2 ,… ,SN 是Rn 上的N个仿射压缩映射 ,若Rn 的紧子集E满足E UNi =1 Si(E) ,则称E为子自仿射集 .作者在一定条件下得到了子自仿射集E的Hausdorff维数 .     

矢量偏差小波函数（Ⅰ）

在文献[1-6]的基础上提出了一种新的信号表示方法,并用最优控制理论实现了数值测试,结果表明该方法明显优于传统方法。     

投资消费模型中价值函数的基本性质

在有交易费的投资消费模型下,讨论了价值函数的一些基本性质,即给出了价值函数是有限连续和非减凹函数.     

构建军人食谱评价体系

食谱是组织伙食的重要依据,对军人食谱的评价应从营养素供给、食物消耗和伙食费开支三个方面进行。运用层次分析法建立食谱评价指标体系,构造判断矩阵,计算各项指标权重,并利用分级线性函数模型计算各项指标的标准得分,进而全面评价军人食谱。     

浅谈T（S）函数在准静态热力学过程中的应用

本文简要分析了T(S)函数在准静态热力学过程中的应用,给出了确定过程中最高(低)温度及吸(放)热转换点的方法。对利用T(S)函数计算热循环效率进行了初步的探讨。     

基于改进YOLOv5s轻量化模型的红外场景目标检测方法研究

红外技术在防备夜间作战和隐蔽作战中发挥的作用是至关重要的,针对如何平衡红外图像检测精度与轻量化的问题,提出一种基于红外场景下的轻量化目标检测模型M-YOLOv5。该网络模型采用改进的ShuffleBlock模块替换原有的CSP骨干网络。此外,应用轻量级上采样算子CARAFE替换原有上采样模块,在C3模块中加入SE注意力机制,降低冗余信息,提高特征的区分性和表征能力,重新设计损失函数,E-IoU作为新的损失函数,加快模型收敛速度。在公开数据集FLIR上进行了实验,实验结果表明：改进之后网络模型的平均检测精度达到73.0%,仅降低2.9个百分点,而M-YOLOv5模型的网络参数数量、理论计算量分别减少40%、39%,模型的推理速度提高52%,满足部署于边缘设备的需求。     

具有随机分形自适应搜索策略的蚁狮优化算法

针对蚁狮算法在平衡开发能力与探索能力不足的缺点,提出了具体有随机分形自适应搜索策略的改进算法。在该策略中,蚂蚁利用随机分形搜索方程提高算法的探索能力;蚁狮利用自适应搜索方程在最优位置进行精细搜索,以提高算法的开发能力。对3个单峰、3个多峰标准测试函数进行寻优,仿真结果表明,相比于其他算法,所提出的改进算法很好地平衡了自身的开发能力和探索能力,显著提高了全局优化能力和收敛速率。     

组网雷达协同干扰资源分配模型及算法

针对多干扰机协同作战(Multi-Jammers Cooperative Combat,MCC)问题,研究如何在干扰资源有限的情况下对其进行充分的利用,从而获得最优的干扰收益。将雷达的威胁等级和几何精度因子(GDOP)结合作为目标函数,建立以干扰机时间利用率为约束条件的MCC问题优化模型。运用熵权法计算雷达脉宽、带宽、载频和重频的权重,并根据灰色关联相对贴近度确定雷达的威胁等级,采用离散的粒子群算法对模型进行求解。通过MATLAB仿真表明,该算法可以快速找到目标函数的最优解,得到最佳的分配方案,通过对结果的分析,进一步验证该算法的有效性和模型的可行性。     

基于尺度无关损失优化的无锚图像目标检测

遥感影像中的目标检测是图像分析领域的一个基本而又具有挑战性的问题,特别是针对任意对象的海上目标检测近年来受到广泛关注。针对任意对象的图像目标尺度和形状不规则导致的目标检测参数敏感以及复杂背景和密集排列在非极大值抑制过程中出现假阴性的问题,提出了基于尺度基于尺度无关损失优化的无锚图像目标检测算法。将旋转边界框回归引入到典型的无锚网络全卷积单级目标检测器中,提出了与尺度无关的GIoU (SGIoU)损失用于图像目标检测的边界框回归,可以快速将预测框的形状调整为开始时与真实相似的形状,解决回归损失函数与检测器最终最优目标之间的不相容性的问题,并在回归过程中加快收敛速度。数据集实验表明：本方法在各类别P-R曲线下面积的平均值(mAP),优于现有的广义交并比(GIoU)损失函数和完全交并比(CIoU)损失函数函数。