基于多源冲突数据聚类的态势估计方法

传统调和式态势估计方法在面对多源冲突数据时融合效果不佳。为此,提出一种基于冲突数据聚类的非调和式态势估计方法。首先利用迭代自组织数据聚类方法(ISODATA)对多源冲突数据进行聚类,然后利用频度和可信度对数据簇的重要性进行评估,最后得到态势估计结果。仿真结果表明,与传统态势估计方法相比,所提方法在融合多源冲突数据时能够得到可信度较高的态势估计结果。     

子弹均匀散布子母弹最有利火力分配方法

在将子弹均匀散布的椭圆区域等效转换为矩形区域的基础上,建立了适宽射向射击子母弹对矩形目标毁伤全概率计算的数学模型。通过函数转换和泛函分析给出了子弹均匀散布子母弹理想射击密度,得到了理想射击密度下对目标的毁伤概率计算公式。讨论了最有利火力分配方式的确定方法,给出了最优射向间隔和表尺差的计算公式,为便于实际应用,给出了最优火力分配计算中所需的3个参数的近似计算公式,最后给出了应用算例。     

一种新的k-means聚类雷达信号分选算法北大核心

针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。     

作业名层次化聚类算法预测作业运行时间

预测作业的运行时间有益于提升系统的调度性能,而聚类有助于训练出更好的预测模型。传统的聚类算法很难将相似的作业名聚类,为了将相似的作业更好地聚类,通过分析其组成成分的语义重要性,构建字母-结构-数字的作业名层次化聚类算法。以两台超级计算机的真实数据为例,实验结果发现,应用此算法聚类后的数据训练模型的预测精度相较传统方法有一定的提升,整体预测精度为70%～80%。     

多电平D类功率放大器的工作原理

本文介绍了一种新颖的基于级联型多电平拓扑结构的开关型功率放大器,采用单极倍频相移PWM技术,其开关频率是单个单元开关频率的2N倍,总的输出电压波纹小,比较了采用相移PWM技术和位移PWM技术的多电平输出信号的性能特点,分析了级联型多电平D类功率放大器的工作原理,之后研制了一台级联型多电平的D类功率放大器。研究结果表明采用单极倍频相移三角载波PWM法的级联型多电平D类功率放大器具有良好的跟踪性和稳定性。     

高能质子-质子碰撞中的熵密度

考虑到质子内部分子横向空间分布,在色玻璃凝聚理论框架下分别利用KLN(Kharzeev Levin Nardi)模型和AdS/CFT(Anti-de Sitter space/Conformal Field Theory)模型,计算了欧洲大型强子对撞机当碰撞质心能量√s=7 TeV时质子-质子碰撞中的熵密度.计算发现:AdS/CFT模型理论结果沿x和y方向变化趋势比KLN模型结果要缓慢得多,而且当碰撞参数较大时,等熵密度线椭圆效果较为明显.     

作战计划本体的类层次体系创建方法

作战计划本体的类层次体系缺乏有效创建方法,将大大增加本体构建迭代修正的工作量,并容易导致作战计划本体不规范、不统一,难以满足指挥信息系统的应用需求。从剖析创建策略与机理入手,在通用创建方法基础上,提出了基于概念逻辑的作战计划本体类层次体系的创建方法,包括创建规则、要求、步骤。实例应用表明,所提方法对于有效创建作战计划本体的类层次体系具有较强的指导意义和参考价值。     

最大树法在登陆地域选择中的应用

针对登陆作战中登陆地域选择的问题,提出了一种基于最大树法的解决途径。通过对影响登陆作战中登陆地域选择的主要因素进行定性、定量分析,建立了登陆地域分类模型。以第二次世界大战中著名的登陆战例——诺曼底登陆中登陆地域选择为例,对模型进行了验证,现代数学计算结果与历史实际作战情况较好地相互吻合。     

一种SAR图像特征提取和目标分类的新方法

提出了一种利用二维离散小波变换与核主成分分析结合对SAR图像进行特征提取的新方法.该方法对SAR图像进行三层小波分解后提取低频子带图像的核主成分分量作为目标的分类特征,利用支持向量机完成目标分类.采用MSTAR实测SAR目标数据集进行特征提取和分类实验,实验结果表明:该方法可以有效提高目标的正确识别率.     

联合国国际公务员

联合国国际公务员的职位等级划分十分严格,按职务性质一般可分为高级官员（D级以上职位）、业务类官员（P级职位）和一般事务类人员（G级职位）。其中D级官员很多都是各国的部长级高官,而这一仅占联合国高级管理人员总量1％左右的群体,却最能左右联合国的话语导向。