基于作战能力图的兵力部署评估仿真

运用电子地图的发展成果和技术,通过将联合作战兵力转化为具有一定属性值的作战能力像素点,以点阵图形式来显示和研究兵力部署,实现对联合作战兵力部署的评估,为定量化研究联合作战兵力运用提供一种辅助决策的新方法.     

低信噪比下融合随机共振的运动目标检测算法

为提高智能视频监控系统中运动目标检测算法在低信噪比条件下的鲁棒性,结合混合高斯背景建模算法和随机共振原理实现一种低信噪比下的运动目标检测算法。算法根据混合高斯背景模型对当前帧生成目标概率灰度图,在本文定义的性能评价函数下,通过向该概率灰度图添加噪声使得评价函数最优化从而达到随机共振,对该随机共振灰度图进行阈值分割得到输出的检测目标。针对昏暗、大雾和红外视频分别进行了实验,证实了本文算法的有效性同时也显示本文算法相对于普通背景差算法性能获得了明显提升。     

基于SEA的战场态势一致性评估方法

战场态势一致性是影响作战效能的关键因素,也是获得信息优势的重要标志.针对战场态势一致性评估的特点和要求,提出绝对一致性和相对一致性的概念,并建立战场态势一致性评估指标体系.借鉴SEA方法,提出基于SEA的战场态势一致性评估方法,并对战场态势一致性评估中需求属性、系统属性、一致性程度计算等关键问题进行详细讨论.最后通过案例证明该方法的有效性.     

三维GIS的综合态势显示系统架构设计

介绍了一种基于对GIS(地理信息系统)二次开发研制的三维综合态势显示系统的实现方案;系统采用了标准C/S架构,构建了稳定分布式网络连接方式;通过对World Wind平台的改进实现了各类态势信息的三维动态仿真与数据的管理;加入了各类COM接口应用程序以调用DIRECTX API的方式实现了三维场景的优化渲染.仿真结果证明该系统运行满足了实施性与稳定性的要求,在军事态势信息研究领域具有较强实际应用价值.     

考虑气象因素的飞机空战能力评估模型

针对指数法评估飞机空战能力的不足,研究了气象环境对飞机作战效能的影响,分析了综合指数模型中飞机操纵性能、态势感知能力、火力性能受不良气象条件的影响,建立了不良气象环境下的飞机系统空战效能评估模型。最后以3种机型的空战能力评估为例进行计算,验证了所建模型是合理、可行的。     

基于图熵法的战场抢救抢修方案复杂性量化模型

从战场抢救抢修注重时效的特点出发,提出了战场抢救抢修作业复杂性概念,分析了影响抢救抢修作业复杂性的因素．引入软件工程领域的图熵模型,从微观方面研究战场抢救抢修方案实施过程中的复杂性问题．将抢救抢修方案划分为3个层次,利用petri网对操作过程进行建模,并从中提取信息结构图和动作结构图．以作业的量化为基础,给出了方案的综合量化方法．实例证明该方法可以很好的反映抢救抢修方案的可操作性．     

“三色图”的一个充分条件

文中证明了定理:若图G中不存在与K_4同胚的子图,则其色数X(G)≤3,进而得到三色图的一个充分条件。只要能证明与上述定理类似的一个定理:“若图G中不存在与K_5同胚的子图,则其色数X(G)≤4”,则世界著名的“四色猜想(4CC)”即得证。     

融合图嵌入的Smooth-PCANet图像识别算法

主成分分析网络（Principal Component Analysis Network,PCANet）是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。然而PCANet在构建网络卷积核时只关注了图像的主分量信息,忽视了近邻像素点之间的位置关系。而通常情况下,图像的相邻像素点具有空间强相关性,因此利用图结构保持像素点的位置近邻关系更有利于网络提取有效特征。因此,我们将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法Smooth-PCANet。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,我们在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。     

一种基于计数的战场态势信息匹配算法

高效率的匹配算法是实现大规模、高速率的战场态势信息筛选所要解决的关键问题。针对战场态势信息筛选特点,分析比较了现有匹配算法,提出了一种基于计数的态势信息匹配算法。该算法将初始筛选条件转换解析成标准筛选条件;根据原子筛选条件与态势信息类型的对应关系,针对不同数据源,构建对应的多级索引结构,消除多个态势信息间相同属性的冗余匹配,有效提高了算法效率,符合战场态势信息筛选的要求。