战争中伪装能力的提高

瑞典巴拉居达公司在伪装技术界享有盛誉。本文介绍了该公司的概况和由该公司开发的主要伪装器材。     

保凸均匀三次B样条插值曲线

均匀三次Ｂ样条曲线虽然具有保凸性,但曲线不通过任何控制顶点,我们在相邻两个控制点之间插入两个新的控制顶点后,所产生的新的均匀三次Ｂ样条曲线不但插值原来所有控制顶点,而且还保凸。本文描述的曲线可以作局部修改,给出了两个数值例子。     

定常速度场假定下零级次弹性抛物柱体内力场的逆解法分析

本文针对零级次弹性抛物柱体,在形如V~1=ηf~1(t);V~2=—ξf~1(t);V~3=0速度场的假定下,给出了相应内力场的解析表达式及形成该速度场的应力边界条件。     

南阳膨胀土三向膨胀力规律研究

湿胀干缩是膨胀土的一个典型特征。膨胀土与水作用时,随着含水量的增加, 其体积将明显地增大,显示了强烈的膨胀性。当这种膨胀性受到限制时,必然产生膨胀力。膨胀力的大小与膨胀土的含水量和干密度有很大关系,研究膨胀力对深入了解膨胀土的变形和强度特性很有价值。通过12个三向膨胀力试验,研究了南阳陶岔重塑膨胀土膨胀力随含水量和干密度的变化规律。试验结果表明重塑膨胀土的三向膨胀力不等,水平膨胀力小于竖向膨胀力;给出了膨胀力与初始含水量和干密度的关系式,为工程建筑物的稳定分析提供了依据。     

基于双层随机森林的空袭目标识别

空袭目标识别是防空作战指挥决策的关键环节,针对空袭目标特征繁杂容易造成模型拟合和识别精度不高这一问题,为提高空袭目标的识别能力,提出了一种基于双层随机森林的空袭目标识别算法。该算法在第一层随机森林通过计算基尼指数变化量对特征进行重要性评估和优选,然后在第二层随机森林进行数据降维和目标识别,相较传统随机森林能够提高目标识别的准确率和稳定性。将该算法与传统随机森林、支持向量机和PNN神经网络进行对比分析,仿真结果表明该算法能够在保证识别准确率的基础上同时具有较高的识别速度和识别稳定性。     

基于多尺度残差网络的自适应边缘检测

为了实现无人机避障过程中的障碍物检测,针对传统边缘检测算法检测速度慢、抗噪性能差、边缘信息易缺失等问题,提出了一种基于多尺度残差网络的自适应边缘检测算法。基于深度可分离卷积,替换ResNet18残差网络中的传统卷积结构有效减少了网络参数量,提高特征提取效率。在综合考虑固定阈值和局部边缘点均值的基础上,引入自适应阈值改进八向差分算子,以提高算法抑制噪声干扰的能力。基于多尺度特征融合结构,在包含更强语义信息的高层特征图上融合低层细节信息,细化小尺度目标边缘特征。与改进前相比,准确率提升了4.23%,参数量降低了5.01×10⁶,处理速度提高了4 fps。     

基于多标签学习的探索性仿真实验因素筛选方法

探索性仿真实验是一种认识、研究战争的重要手段,但往往面临想定样本空间复杂程度高,空间维度爆炸等问题。针对上述问题,提出一种定性定量相结合的基于多标签学习的实验因素筛选方法。首先,基于定性分析设计并实施仿真预实验,采集处理实验数据,解决机器学习样本数据缺失问题;随后,引入输入控制层搭建深度神经网络,引入稀疏正则化,在多标签模型训练过程中实现特征选择;然后,回归定性分析,补充完善实验因素;最后,以某作战样式下立体投送行动仿真推演为背景进行实验验证。实验结果表明,筛选的实验因素与作战行动现实情况吻合。     

基于线特征的多时相遥感图像变化检测

多时相遥感图像中利用线特征可以感知道路等线形地物的变化。论文提出一种新的基于边缘特征描述的线特征变化检测算法,首先根据边缘的梯度信息得到变化边缘,并对变化边缘进行编组,形成变化边缘的直线支撑区域,然后通过最小二乘拟合方法从直线支撑区域中提取出变化直线。提出的线特征变化检测算法把边缘的相位和幅度信息作为变化检测的判定依据,从而避免了线的匹配与比较工作,降低了变化检测的算法复杂度,具有很强的实用性。将提出的方法用于多时相遥感图像变化检测,实验结果显示该方法的有效性。     

小波分析电子签名系统

成功开发了小波分析电子签名系统。运用快速小波变换理论和生物识别技术提取人体指纹特征,转化为指纹特征码嵌入电子文本,解决了信息传输的安全问题,对因特网的身份认证、信息认证有重要指导作用。