高铁大风预警模式挖掘

高铁大风预警的传统方法基于风速预测,当瞬时值高于限速阈值时触发报警,存在大量的误报警,不必要的限速控制影响了高铁行车效率。创新地提出了基于序列模式的预警方法,旨在挖掘报警事件前序数据中的频繁模式,找出报警事件的变化规律,通过滤除与非预警序列共有的频繁模式,得到预警序列独有的序列特征,构建了预警模式库。经兰新高铁沿线的监测数据验证,该方法在提高预测准确率的基础上降低了漏报率,同时有效地减少了模式匹配所需的时间,为提前预警预留充分的时间窗口,更加符合实际应用的需求。     

对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。     

干扰抑制类生成式对抗网络

为进一步改善超低频频段的通信质量,在传统改进广义旁瓣抵消算法的基础上,提出新的超低频干扰抑制算法——生成式旁瓣抵消算法。该算法将人工智能研究热点之一的生成式对抗网络模型引入广义旁瓣抵消算法中,通过优化设计生成模型的网络结构及相关超参数,有效地解决了原算法存在的期望信号残留问题,为旁瓣抵消通道中的后级滤波算法提供了与主通道相关性更强的干扰参考信息,从而提高了算法对主通道干扰估计的准确性。为了验证优化后生成模型的有效性以及所提算法对不同类别干扰的抑制能力,在实验室环境下搭建实验平台,设计了多组对照实验。实验结果表明:优化后的生成模型具有较好的生成能力、较好的鲁棒性以及相对较低的运算复杂度;相比于传统改进的广义旁瓣抵消算法,所提算法进一步提高了信号带宽内的信干噪比。     

基于ANP对装备网络体系中作战环节点效能评估

针对装备作战体系的网络结构特点,将作战体系网络分解成作战能力环。分析了作战环要素组成及要素间关系特点,提出将作战环转化成对应网络层次结构;将作战环中中心作战目标和作战环节元素分别设为对应顶层及二级指标层,作战环节装备对应具体战绩指标设为三级战技指标层;集成ANP(网络分析法)与能力需求度评判对作战环节点及作战边进行评估,为装备体系网络拓扑结构研究提供支持。最后,通过实例证明评估方法合理可行。     

一种全高清视频采集编码传输系统设计

为了克服视频网络传输占用带宽资源多的问题,满足高分辨率视频的实时编码传输需求,利用海思新一代视频处理芯片Hi3516A,设计了一种全高清视频采集编码传输系统。该系统采用IT6801+Hi3516A+RTL8201F的硬件电路架构,并在海思媒体处理软件平台上完成了应用程序软件开发,实现了全高清HDMI视频输入及H.264标准视频码流的实时网络传输。系统设计已成功运用在某型直升机指控系统中,具有重要的实际应用价值。     

基于分层目标任务网络的作战任务规划方法

为提高复杂非结构化作战环境下作战系统规划能力,提出一种新的分层任务网络智能规划方法 HGTN(Hierarchical Goal-Task Network),给出了HGTN的形式化定义,研究了HGTN规划算法,以及启发式搜索算法和目标推理规划算法。HGTN在HTN(Hierarchical Task Network)规划方法基础上,增加了目标任务和相关处理方法,具备基于目标的逆向推理机制。通过作战任务规划实例分析,HGTN规划方法相对HTN,能够提高规划的适用性和求解效率,符合作战决策推理的思维模式。