基于动态时间规整下密度聚类的轨迹识别研究

为使地空导弹兵模拟训练系统获得的目标机动轨迹更加贴近实战、更有依据性,考虑对演习训练产生的轨迹数据进行分析,设计了DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,针对有噪声数据的基于密度的空间聚类)预分类的DBSCAN改进DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)聚类算法来分析机动轨迹.并与未预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法进行对比,发现其运行效率和分类准确度方面均较优.同时分析了数据结构和算法的参数对分类效果的影响,发现数据规模越大,DBSCAN预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法的优势越明显.通过仿真得到了使DBSCAN预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法发挥最高效率的参数.     

预报风强度对火箭最大气动载荷精度影响及建模分析

针对不同预报风强度的精度以及其对应的最大气动载荷预报值精度的研究文献极少。以某地区实况风为基准,分别对不同预报风强度的精度以及其对应的最大气动载荷预报值精度特征进行了分析,并利用多元线性回归方法建立了订正模型,结果表明在预报日数第1～11天,预报风强度越大,预报风精度及其对应的最大气动载荷预报值精度越高;利用多元线性回归方法可提高最大气动载荷预报值精度,且预报风强度越小,最大气动载荷预报精度提高越明显。这些发现在火箭发射前的飞行保障及安全决策方面具有参考价值。     

基于模糊均值聚类算法的图像分割

将图像直方图统计特性引入到FCM聚类算法的目标函数中,用混合粒子群优化算法对目标函数进行全局最优求解,提高了图像分割的运算速度。     

带空气室脉冲水射流系统通用分析法

针对所提出的用空气室引发水力共振以增强脉冲水射流的设想,应用水力瞬变特征线解法,建立系统的数学模型,差分网格只取脉冲源、空气室和喷嘴3个边界点,采用变时步法解算。这种方法具有灵活性大、受限制小、便于使用的突出优点。     

基于蚂蚁聚类算法的炮兵阵地选取方法

在对炮兵作战地域进行地形分析的基础上,提出运用蚂蚁聚类算法选取炮兵阵地的方法.针对炮兵阵地配置的特殊要求,将模糊数学中的隶属度概念引入到炮兵阵地聚类算法之中.最后通过实验分析了此方法的优缺点,对炮兵指挥决策有一定的参考价值.     

适应战备训练新要求 做好训练中政治工作

一、适应战备训练对战斗精神的新要求,政治工作要紧紧围绕“为什么要准备打仗,准备打什么样的仗,怎样准备打仗”这个重大问题,扎实抓好“强化战斗精神,提高打赢能力”主题教育,进一步增强官兵敢打必胜的勇气和信心。战斗精神作为军队总的精神面貌和气质特征的集中体现,是战斗力的重要组成部分,是克敌制胜的法宝。天下虽安,忘战必危。要紧紧围绕“为什么要准备打仗,准备打什么样的仗,怎样准备打仗”这个重大问题,根据战备训练工作对官兵战斗精神提出的新要求,认真抓好主题教育,引导官兵树立时刻准备打仗的思想。(一)挖掘教育资源,增强教育的…     

基于EEMD和平滑能量算子解调的轴向柱塞泵故障特征提取

针对液压泵振动信号出现的调制现象,提出基于集总平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和平滑能量算子解调相结合的方法进行解调,并运用小波包分解频带能量的方法提取了轴向柱塞泵的特征向量.首先,利用EEMD将采集到的柱塞泵振动加速度信号分解成若干个平稳的本征模函数(IMF);然后,选取包含主要故障信息的本征模函数通过能量算子解调的方法进行包络解调,从而提取振动信号在高频谐振带的包络成分;最后,运用小波包理论提取各频带的能量作为特征向量.结果表明:基于EEMD和平滑能量算子解调的方法能有效地避免模态混叠现象,提取振动信号的包络成分,成功获得各种状态下的特征向量.     

基于自适应阈值的FAST特征点提取算法

FAST特征提取算法阈值选取固定,因此不能满足不同图像的特征点抽取要求,并且提取的结果存在着多个特征点块的现象。针对这些缺陷,首先采用动态全局阈值对原始灰度图像进行初步提取得到候选特征点,然后采取动态局部阈值和非极大值抑制法进一步对候选特征点进行筛选,从而达到自适应选取阈值和抑制多个特征点块的目的。实验表明,改进后的算法稳定性高,对不同光照和对比度情况下有一定的适应能力,并且运算量相对比于其他一些特征提取算法要小得多,满足实时应用的要求。     

基于标签树的生长干部招生计划聚类方法

生长干部招生计划是规定军队干部补充来源渠道及数量规模的重要依据,对干部队伍建设与发展具有重要的意义。随着招生计划每年拟制与积累,分析与评估计划将会起到辅助决策的作用,对招生工作的实施带来深远影响。本文从数据挖掘的角度,以聚类的方法研究分析招生计划,这为分析历年计划的波动性并理解评价计划与政策的贴合度提供了定量分析的手段。首先分析了招生计划的特点,进而提出以标签树量化招生计划的解决思路,通过抽取标签树中的特征子树作为聚类中的度量特征,并采用共现的方法实施"先形成核心,再依次分类"的步骤完成聚类。实验表明该方法在合成数据集和真实数据集上聚类效果较好、效率较高,对分析招生计划具有一定理论意义。     

一种基于TF·IEF模型的在线新闻事件探测方法

为了提升在线新闻事件探测的性能,提出一种基于TF.IEF模型的在线新闻事件探测方法。该方法受TF.IDF思想的启发,直接计算特征词表征事件的权重,建立新的增量事件模型,并将探测过程分为两个阶段:第一阶段利用Single-Pass将一定时段内收集到的报道聚成微簇;第二阶段将微簇与已有事件进行相似性匹配,然后通过重新计算事件向量实现模型更新。实验结果表明,该方法运算速度快,特征信息丢失少,提高了探测的效率和准确率。