车用汽油实际胶质简易快速测定新方法研究

随着高牌号车用汽油的使用,其实际胶质出厂指标降低为不高于4mg/100ml,现有方法巳不能满足车用汽油实际胶质接收化验的准确度需要。为此,提出了一种简易、快速测定车用汽油实际胶质含量的新方法,其最低检出限量小于4mg/100ml,测定时间仅为20min,通过精密实验和对比实验得出结论,此方法可完全满足部队周转油库快速准确进行车用汽油实际胶质的接收化验的需要。     

未来十种全新作战大预测（五）：机器人战

2025年夏,沙漠的夜晚,不见一点月光,四周一片宁静,看不出任何生命的痕迹. 突然,数十只"穿山甲"从沙堆钻了出来,悄无声息地快速向前蠕动,然后钻入地下…… 5分钟后,"穿山甲"隐没的地方,猛然冒出一条条火蛇,接着响起一连串的爆炸声,一条条输油管毁于火海之中.     

信号采样及频谱分析在线信道测试中的应用

用AD采集卡对指控系统有线信道中的连续时间信号进行采样,得到离散的时间信号,再运用一种离散傅立叶变换——CZT进行频谱分析。详细介绍了在给定测量范围和精度的要求下,采集卡工作参数的配置方法,以及CZT变换实现频域细化的原理和计算参数的选定,还提出了一种快速算法,以增强测试系统的实时性。     

DFT的Z变换算法

文中讨论了用Z变换计算DFT的方法。对于N=2~t的DFT,本算法所需的加法及乘法量分别为:(?),与Cooley-Tukey基-2算法比较,乘法量与加法量均减少25%,文中还讨论了本算法在微机上的实现,给出流程图。在运算时间上,本算法与通用FFT算法程序进行比较:节省时间30%。     

GPU上高光谱快速ICA降维并行算法

高光谱影像降维快速独立成分分析过程包含大规模矩阵运算和大量迭代计算。通过分析算法热点,设计协方差矩阵计算、白化处理、ICA迭代和IC变换等关键热点的图像处理单元映射方案,提出并实现一种G-Fast ICA并行算法,并基于GPU架构研究算法优化策略。实验结果显示:在处理高光谱影像降维时,CPU/GPU异构系统能获得比CPU更高效的性能,G-Fast ICA算法比串行最高可获得72倍加速比,比16核CPU并行处理快4~6.5倍。     

航天快速发射现状与发展

研究了国内外航天快速发射现状,总结了发展趋势;分析了制约我国航天快速发射发展的因素,并对我国航天快速发射发展的能力要素和部分关键技术进行了梳理;最后,给出了我国开展航天快速发射建设的几点建议。     

基于深度卷积神经网络的异常行为快速识别

针对异常行为快速识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的视频检测和定位方法。该方法利用全卷积神经网络和时间数据,将一个预先经过训练和监督的全卷积神经网络转移到一个无监督的全卷积神经网络,确保能够检测全局场景中的异常,提出利用级联检测的方式来降低算法的计算复杂度,从而使其在速度和精度方面获得较高的性能。提出的基于全卷积神经网络的异常行为检测架构解决了两个主要任务,即特征表示和级联离群值检测。实验结果表明,所提方法在检测和定位精度上优于现有算法,且运行速度更快,从而表明所提算法的有效性和可行性。     

ACO-ELM与CFSFDP结合的机载动力系统参数估计北大核心

针对机载动力系统测试数据的不确定性,求解参数实时性差的问题,提出了基于快速寻找密度极点聚类与蚁群极限学习机的机载动力系统的参数估计方法。首先利用基于寻找密度极点的聚类算法对全工况范围内的测试数据进行聚类,然后在每一个子类中用极限学习机设计了子参数估计器,并用蚁群算法寻找极限学习机的最优隐层神经元数目。训练与测试表明,参数估计测试相对误差明显优于传统的RBF神经网络方法,且参数估计时间能够满足机载在线实时状态评估的需求,该方法可应用到其他不可测参数的估计。     

联合生成对抗网络和检测网络的SAR图像目标检测

针对合成孔径雷达图像目标检测中存在的样本获取困难且数量有限问题,提出了联合生成对抗网络和检测网络的学习模型。利用原始训练集对特别设计的超快区域卷积神经网络进行预训练;再通过基于注意力机制的深度学习生成对抗网络生成高质量合成样本,并输入检测网络进行预测;依据预测信息和概率等价类属标签分配策略为新生样本提供注释信息,并以一定占比对原始训练集进行扩充;利用扩充数据集对检测网络进行再训练。多组仿真实验证明,所提框架能够有效提升网络检测效率和性能。     

利用开源大数据的社会工作实时评估方法

鉴于目前社会工作评估评价方面的学术研究还较薄弱,存在无针对性指标体系,现有相关评比周期长、成本高等突出问题,探索构建了利用互联网开源大数据的实时定量评估模型,建立了针对性指标体系,提出评分快速计算方法,并设计实现原型软件。针对选定的社会工作进行案例实证,通过采集某省14个市州的互联网真实数据来评估其工作力度,结果与多位受访者的主观感受及相关官方评估基本相符,验证了所提模型的有效性和合理性。