邻域灰度差加权的模糊C均值聚类图像分割算法

模糊C均值(FCM)算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,适合灰度图像中存在着模糊和不确定性的特点.但是这种算法没有考虑到样本空间中不同的样本点对分类的贡献不同,因此分割效果不理想.提出了邻域灰度差加权的模糊C均值聚类算法,实验结果表明,该算法不仅取得了很好的分割效果,而且加快了算法的收敛速度,从而满足了图像分割的有效性、实时性的要求.     

模糊聚类分析在多目标跟踪中的应用

为了解决在密集的环境中多目标跟踪的难题,本文提出了基于模糊聚类跟踪算法,主要是将人的模糊判断的特点引入到目标跟踪系统中,得以简单程序完成复杂的相关判别。利用模糊聚类方法的特点解决噪声背景下跟踪相关问题。仿真实验的结果表明,在杂波密度高的情况下,模糊聚类算法有它一定的优越性。     

38CrSi材料的真空电子束焊接技术

通过对38CrSi材料的电子束焊接性工艺技术探索及分析、试验,掌握了38Crsi材料在调质状态下采用真空电子束焊的焊接技术,对不同结构采用不同工艺参数的性能进行探索、试验比较,提出合理的结构形式和工艺参数,解决了原先焊缝“脆裂”现象,获得了满意的焊接质量。     

基于GIS的战场电磁环境可视化研究

针对当前战场电磁环境不可见特征,部队指挥员对其认知的模糊性,运用地理信息系统GIS(Graphic Information System)探索战场电磁环境可视化问题。提出用空间聚类分析模型解决分析处理电磁辐射源空间分布上的一种或几种特征问题,并对系统数据库设计、功能模板设计、逻辑结构设计进行详细阐述。得到可视化系统设计方案,将为指挥员进行电磁态势分析、指挥作战提供有效的辅助决策工具。     

PDMS/PVC制备低电阻率碳化硅纤维先驱体聚碳硅烷

由聚二甲基硅烷(PDMS)与3%～7%wt聚氯乙烯(PVC)共热解反应生成的聚碳硅烷(PC P),是制备力学性能优良的低电阻率碳化硅纤维的先驱体。研究了PC P先驱体的合成条件,利用GPC、IR、XPS、元素分析等手段对PC P先驱体的组成与结构进行了分析,并初步探讨了PDMS与PVC反应机理。     

积极适应转型建设特点要求 聚力推动政治工作创新发展

<正>习主席深刻指出,“随着我军使命任务不断拓展,政治工作服务保证的领域和功能也要相应拓展”。当前,部队转型建设已走到爬坡过坎、聚力攻坚的关键当口,联演联训、比武竞赛、专项任务等压茬推进,多方向用兵、多任务交织、多战线并进已成为新的常态,对政治工作的思维理念、运行机制、指导方式、方法手段都提出了更高要求,迫切要求我们紧盯科技之变、战争之变、对手之变,着力抓思想铸军魂、抓备战谋打赢、抓基层强支撑、抓人才建队伍,推动政治工作创新发展往深里走、向实处落,把党的政治优势和组织优势转化为转型建设的体系优势。     

基于改进YOLOv3模型的侧扫声纳沉船目标检测

针对使用Faster R-CNN模型进行侧扫声纳图像沉船目标检测存在耗时长、效率低以及小目标漏警率高等问题,引入YOLOv3模型并结合侧扫声纳沉船图像数据集特点对模型进行了改进。首先,进行浅层特征融合的多尺度训练,从而增加沉船目标浅层特征在检测中所占比重;然后,使用K-means聚类算法重新设置先验框参数及大小,提高小目标检测精度;最后,采用二分类交叉熵函数改进YOLOv3算法中的损失函数,提高模型的收敛速度和泛化能力。实验结果表明：相比Faster R-CNN模型和传统YOLOv3模型,改进YOLOv3模型的AP值达到89.18%,分别提高了1.46%和0.57%;调和平均值F1达到89.08%,分别提高了2.33%和1.04%;检测图片耗时时间为Faster R-CNN模型的3/50,极大地提高了检测效率。该研究结果验证了改进的YOLOv3模型具有更高的检测精度和效率,对海底沉船搜救具有一定的实际指导意义。     

多通道图注意力解耦社交推荐方法

提出具有解耦能力的多通道图注意力社交推荐模型,该模型主要包括深度聚类模块、多通道图注意力聚合模块和评分预测模块。其中,深度聚类模块用于对用户和项目进行分组,并利用聚类结果将用户社交图和用户项目图拆分成多个用户社交子图及用户项目子图,以学习用户兴趣分组及用户对不同类项目的兴趣；多通道图注意力聚合模块学习不同子图对预测结果的注意力；评分预测模块将学习到的用户表示向量和项目表示向量输入多层感知机进行评分预测。在多个真实数据集上的实验结果表明:提出的方法优于其他社交推荐算法。与最新的用于社交推荐的图神经网络方法相比,在Ciao和Epinions数据集上,均方根误差分别降低了2.26%和2.07%,平均绝对误差分别降低了2.58%和3.06%。     

基于数学形态学的三维空间聚类

分析了各种空间聚类的方法,研究了炮阵地地形分析和选取原则,实现了炮阵地选取决策支持系统,提出了基于数学形态学的三维空间聚类新算法,并将该算法运用到开发的炮阵地选取决策支持系统中,实验结果表明,该算法效果较好.     

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。