基于中心凸包算法与增量学习的SVM算法研究

基于计算几何理论,在分析支持向量与凸包向量关系的基础上,提出了一种基于中心凸包算法与增量学习的SVM学习算法。在确保分类器达到可靠精度的前提下,为解决学习中时耗过长的问题,在对当前训练集计算凸包的基础上采用欧式中心距离淘汰法对训练样本进一步精简,并且每次进行增量学习的样本都包含前次训练样本集中违背KKT条件的样本,在UCI数据库上进行算法对比实验,结果表明算法的可行性和有效性。     

基于模糊综合评价的高层建筑火灾风险评估模型

针对高层建筑火灾安全性问题,基于系统工程原则并征求专家意见,建立高层建筑火灾风险的多层次评价因素集,并用层次分析法确定了各评价因素的权重,根据模糊综合评价原理提出了火灾风险的模糊综合评价模型。研究表明,所建立的模型对高层建筑火灾的风险评价具有较好的应用价值。     

基于频响函数的悬臂结构损伤识别

根据频响函数的Neumann级数展开式,提出了悬臂结构的损伤识别方法。首先根据频响函数的Neumann级数展开式,推导了损伤参数与频响函数的关系式,以此为基础建立损伤识别方程组;其次,考虑到噪声影响,求解时采用了多频率点的最小二乘法,以减小由噪声引起的误差;最后用一个悬臂结构模型对所提方法进行了验证。     

基于作战能力的部队作战任务分配方法

作战任务分配需要考虑作战部队各方面能力,难以快速实施作战分配。对此,提出了基于作战能力的作战任务分配方法,在面向任务的部队作战能力的基础上进行作战任务分配。建立了作战任务分配的优化模型,模型适应范围较广,并适应动态作战任务分配。使用最小费用最大流问题求解方法获得平衡或不平衡作战任务分配问题的最优解。实验研究结果表明:模型求解结果符合实际作战任务需求,基于作战能力的作战任务分配方法是一种有效的方法。     

三维点云深度模型压缩算法

随着计算机三维视觉的广泛应用,近几年基于深度学习的点云处理算法得到了大量研究,而耗时耗存储的缺陷较大程度限制了其在移动端的部署应用。基于改进损失函数的总体思路,提出了一种新的点云深度模型压缩框架,将知识蒸馏方法引入二值量化模型中,同时考虑点云聚合操作的特殊性引入了辅助损失项,改进的损失函数共包括预测损失项、蒸馏损失项和辅助损失项三部分。实验结果表明,和已有算法相比,所提算法可以获取更高的精度,同时对当前点云主流深度网络模型也具有良好的扩展性。     

FDA干扰技术进展及前景综述

不同于相控阵的发射波束只有角度依赖性,频控阵通过在阵元间附加一个频偏,使其发射波束具有距离-角度二维依赖性,可以同时解决波束发射时的角度指向和距离指向问题,这使得频控阵雷达在电子干扰领域具有独特的应用优势。基于此,介绍了频控阵雷达的模型和干扰原理,全面梳理了频控阵雷达干扰领域的研究进展,对频控阵雷达干扰的主要技术进行了系统性总结,分析了频控阵雷达在干扰领域的主要应用前景。结果表明,频控阵通过在距离维上增加一个自由度,使其具有良好的电子干扰效果。     

基于DE-Q学习算法的移动机器人路径规划

针对使用Q学习算法对移动机器人进行路径规划时存在收敛速度较慢的问题,提出了一种基于Q学习的改进算法来选择全局路径规划的最优方案。通过方向奖惩机制与估价函数改进Q学习算法的奖励机制,提高Q学习算法的收敛效率。最后使用MATLAB对改进的Q学习算法进行了仿真实验,实验结果表明,通过设置方向奖惩机制和估价函数可以加速Q学习算法的收敛。     

基于对称非线性函数的变步长LMS自适应滤波算法

为解决自适应最小均方误差（least mean squares,LMS）滤波算法难以平衡稳态误差和收敛速度的问题,提出了基于对称非线性函数的变步长LMS自适应滤波算法。通过自变量取绝对值、叠加非线性拉伸量改进Sigmoid函数,构造一个对称非线性函数用于刻画步长因子与稳态误差的非线性关系。该对称非线性函数具有能够根据误差动态调整步长、更快达到收敛状态的特点。根据构造的对称非线性函数和输入信号功率生成归一化变步长因子,解决噪声逐级放大的问题,进一步提高算法的滤波效果同时,加速收敛。实验表明：该算法在低信噪比、信噪比变化、信号频率变化、滤波器阶数变化、延迟采样点数变化条件下均具有更好的滤波效果、更优的稳定性和更快的收敛速度。     

地磁陀螺复合测姿系统误差补偿方法

针对三维地磁姿态检测系统不能独立求解姿态角的问题,提出了一种基于地磁陀螺复合的弹丸姿态检测方法,在分析MEMS陀螺误差来源的基础上,建立了二维MEMS陀螺的误差模型,通过最小二乘法拟合求得误差补偿系数,最后利用补偿算法对二维MEMS陀螺的两路角速度输出矢量进行校正。经过一系列实验,结果表明,校正后的角速度矢量的零偏基本消除,误差波动幅值明显减小,利用角速度矢量计算得到的偏航角误差减小到1.757 7°,测量精度提高提高近12倍,基本能够满足三维地磁传感器姿态检测系统对外部基准角的要求。     

采用 Bayes 数据融合方法进行目标和诱饵的识别

本文以目标和诱饵的识别为背景,详细叙述了采用基于Ｂａｙｅｓ数据融合方法的基本原理、融合模型和识别结果。从识别结果可以看出,这种方法可以达到较高的识别率,是识别目标和诱饵的有效方法。