C~3I 系统多传感器的信息融合——Fuzzy 函数聚类算法

在对多类传感器收集空中目标状态信息描述的基础上,用Ｆｕｚｚｙ目标函数聚类算法建立了对空情数据融合的数学模型。对数据融合过程,参数的初始化问题进行了实际应用的讨论;并对其应用效果和优势作了实际的分析。该方法是Ｃ３Ｉ系统数据融合技术的有效方法之一。     

几类微分方程解的有界性

本文研究了几类二阶微分方程解的有界性,建立了它们的一切解有界的若干充分条件,所得结论,拓广了文[1]—[3]的部分结果.     

在分布式传感器网络中HMM的数据融合和跟踪

本文涉及多目标跟踪问题,由主动声呐(多静态网络)激活的被动声呐产生量测值。遇到的困难有两类:每个传感器不单独提供一个目标的完全可观察性,另一类是必须涉及到在干扰环境中运动的多个可能机动的目标。这里介绍的算法是基于目标时演变的离散马尔科夫建模方法。它从融合每个量测时间获得的探测值着手。由于动态规划(DF),下一步要完成跟踪和目标运动分析(TMA)。在几乎没有目标运动,例如回避使用确定性目标状态模型的情况下,用这种方法进行多个且机动的目标跟踪。本文介绍和讨论了仿真结果。     

多传感器数据融合导论

多传感器数据融合是一项新涌现出的技术,可应用于国防领域,如自动化目标识别、战场监视、自治式运载器制导与控制;也可应用于非国防领域,如复杂机械监视、医疗诊断和新式建筑物。多传感器融合技术源于人工智能、模式识别、统计估计等广泛领域。本论文为数据融合提供了指导,它介绍了数据融合的应用、过程模型和对可应用技术的鉴别,并就数据融合方面的技术发展水平作了评述。     

双机系统研究

本文首先介绍了双机系统的应用背景和概念,然后从体系结构、故障检测、运行模式、测试和性能评价等方面对双机系统进行了分析,并从应用角度论述了与双机系统应用密切相关的数据存储管理问题。     

基于模拟退火算法的多目标数据关联

本文对多目标定位和跟踪(MTLT)中的最优数据关联(ODA)问题,采用模拟退火算法求解。这种算法可以避免局部极小,渐近达到全局最优。     

对国外军用多传感器数据融合系统的分析

本文对国外多传感器数据融合技术的发展作了简述,介绍了国外多传感器数据融合技术术语,重点对国外54个军用多传感器数据融合系统所使用的数据类型、处理算法、融合级别、系统状态作了介绍和分析。     

正确处理四个关系,大力推进素质教育

在推进素质教育的过程中,要正确认识和处理以下几个关系:一是正确认识和处理素质教育与现行教育的关系。素质教育要革除“应试教育”的弊端,但现行教育不等于“应试教育”,“应试教育”只是现行教育中存在的弊端的集中反映,实施素质教育要继承和发扬现行教育中的合理因素。二是要正确认识和处理素质教育与全面发展教育方针的关系。二者的方向一致、目的一致、基本内涵一致,但素质教育又是对全面发展教育方针的完善和深化。实施素质教育,有利于全面贯彻落实全面发展的教育方针。三是正确认识和处理素质教育与发展学校特色和发挥学生特长的关系。发展学校特色是手段,提高人才素质是目的,手段是为目的服务的。发展学校特色只有始终坚持以素质教育思想为指导,才能沿着正确的方向健康发展。特长教育不等于素质教育,发挥学生特长的前提和基础是全面发展,不能本末倒置。四是正确认识和处理素质教育与考试的关系。考试不等于“应试教育”。考试作为评价教学质量和检查学生学习情况的工具,可以为“应试教育”所用,也可以为素质教育服务。素质教育并不否定考试,只是反对以考试作为评价学校的唯一手段,以考试分数作为评价学生的唯一标准。     

泛函微分方程x’（t）＝a（t）f（x（μ（x（t））））的解的性态

本文研究偏差变元依赖状态自身的泛函微分方程ｘ’（ｔ）＝ａ（ｔ）ｆ（ｘ（μ（ｘ（ｔ））））（１）的解的渐近性态。进一步推广或部分推广Ｄｕｎｋｅｌ［１］、Ｅｄｅｒ［２］、Ｗａｎｇ［３］、吴汉忠［４．５］及作者［６～８］等人的工作。文中使用了一些新方法,也得到了一些新结果。     

提高大数据库管理系统运行速度浅析

本文从合理使用内存的角度,分析了影响大数据量关系型数据库管理系统运行速度的原因,提出了提高运行速度的对策及重组数据的4条原则。