关于部分K值逻辑中正则可离函数集的极大封闭集之最小覆盖判定的一些结果

根据部分多值逻辑完备性理论,证明了当m=2时,若正则可离关系G2=G2({1,2})∪G2之关系图仅是一个回路,则T(G2)不是P k的最小覆盖成员.     

适应市场求生存--记沈阳东基集团有限公司董事长兼总经理曲绍谦

在市场经济的汪洋大海中,近年来,沈阳东基集团有限公司,搏击风浪,在竞争中站稳了脚跟。大家都说公司集团董事长兼总经理曲绍谦立下了汗马功劳。他曾荣获中国兵器工业集团公司的通令嘉奖,先后当选为中共沈阳市第九、十次代表大会代表和沈阳市人大代表。并享有国务院颁发的科技突出贡献者政府特殊津贴。     

基于L-M算法改进BP网络的信息对抗能力评估

在未来密集和复杂的电磁环境中,快速、客观地评估敌我双方的信息对抗能力具有重要的意义。目前通常采用的人工打分方法具有一定的主观性,且周期较长,难于满足战场瞬息万变的需求。提出了一种基于L evenberg-M arquardt算法改进的BP神经网络信息对抗能力评估方法,以某组信息对抗数据为训练数据,对改进BP神经网络进行训练,并进行了验证性的仿真试验。仿真结果表明:改进BP神经网络能客观有效地评估信息对抗能力,较大程度地提高了神经网络的收敛速度、缩短了评估时间。     

RDWT和NVF的自适应彩色图像水印算法

提出一种基于冗余小波(RDWT:Redundant Wavelet Transform)和噪声可见度函数(NVF:Noise Visibility Function)的彩色图像水印嵌入新算法,该算法利用主体图像的稳态广义Gaussian模型描述图像的局部特性,建立了水印信息的加权系数计算公式。在水印嵌入过程中先对主图像在YIQ空间的Y分量进行RDWT变换。同时利用NVF函数对经过加密变换的水印进行加权处理,然后利用奇异值分解将水印嵌入到变换域复杂纹理和边缘区域。实验结果表明该算法在保证水印不可见性的同时能很好地抵抗多种几何攻击和图像处理攻击,实现了水印鲁棒性、不可见性和容量的统一。     

基于改进粒子群优化RBF神经网络的算法

针对粒子群算法易陷入局部极小的缺陷,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进后的算法应用到RBF神经网络核函数参数的选取中。依照文中提出的编码方式、迭代公式和适应度函数,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。实例仿真表明,基于改进粒子群算法优化的RBF神经网络不仅收敛速度快,且误差精度高。     

草原樟子松林四幕偶像剧

在广袤无垠的呼伦贝尔草原西南部,有一片全国唯一的樟子树林保护基地——红花尔基樟子松林区。它是次生林,生得温婉而含蓄,儒雅又多情。树与树规矩地保留相当距离,抽离地面1.5米高时开始向外生长枝桠,宝塔式层叠收缩,直到10米高的树顶,每一棵树长得都像一本教科书模具。在这1.5米的空间里,没有纷乱的杂草,没有突兀的灌木,半蹲下身子,你能远远看见在松林那头惬意踱步的行人。草原就是舞台,樟子松林就是背景,它们连在一起美得像一个偶像剧场,连     

基于主成分分析和神经网络的目标识别

采用主成分分析法将多项识别属性进行综合聚集,减少关联属性对识别的干扰,达到属性约简的目的。利用神经网络进行目标识别,通过优化训练策略,可以提高网络的收敛速度和泛化能力。主成分分析法与神经网络结合既能高效识别已知样本,又能对未知样本具有很强的自学与适应能力,从而有效地对海战场目标进行识别。通过对比仿真,证明了算法的有效性。     

基于速度矢量的双基地雷达模糊函数分析

通过研究双基地雷达系统模糊函数数学模型和当发射信号为高斯单脉冲且目标相对接收机的距离和速度变化时双基地雷达系统模糊函数的特性,分析了目标的速度大小与方向对模糊函数的影响。该模型可有效考核任意发射脉冲信号的双基地雷达系统的分辨力及距离和速度模糊等问题,对研究双基地雷达系统性能有着重要的理论参考价值。     

舰船水下静态电场深度换算的格林函数法

为从有限深度、有限范围内的舰船水下静态电场数据获知实际舰船更大深度上的场分布特征,在对深海环境中舰船静态电场满足的拉普拉斯方程进行求解的基础上,提出静态电场深度换算的格林函数法,推导出了换算公式的边界积分表达式,给出了实际应用中换算公式的近似计算方法。以舰船静态电场的基本模拟体——单个水平电偶极子的场为例,采用数值仿真的方法对换算公式进行了验证,并对近似计算方法进行了讨论。研究结果表明:该方法可直接通过对测量平面上离散场量进行二重求和来实现静态电场的各类深度换算;与文献中已有的换算方法相比,其换算过程更为快捷。     

基于滤波与BP神经网络的水下探测信号检测算法

针对水下探测系统探测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,首先根据磁异常信号的频域特征,设计了约束最小二乘FIR滤波器,通过对含噪信号进行带通滤波,滤除高频噪声;再采用BP神经网络对低频分量进行学习,提取船舶目标特征信号。将该算法应用于船模实测实验,结果表明:该算法可以显著提高信噪比,增强对船舶磁场信号的检测能力。