结合层次法与主成分分析特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞进行多分类可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法进行实验后,选取支持向量机作为基分类器,先用一对一策略训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能的同时,每层分类前先采用主成分分析法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次主成分分析法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。     

基于量子双向RRT算法的多平台反舰导弹协同航路规划

针对反舰导弹航路规划面临的动态威胁环境和多平台协同打击问题,提出了一种基于量子双向RRT算法的反舰导弹协同航路规划方法。采用动态坐标设置动态威胁,实时地避开动态威胁;通过取预规划终点方法,实现对目标的时间和空间协同打击;结合量子进化思想,将RRT算法中的扩展方向量子化表示,提出了一种量子双向RRT算法,并应用于航路规划。仿真结果表明,该方法可有效规避动态威胁和解决多平台反舰导弹航路规划的协同问题,并显著地改善了RRT算法的全局收敛性,得到了航程更短的航路。     

航空发动机分布式系统解耦控制研究

航空发动机控制系统是一个复杂的多变量控制系统,控制变量之间的相互耦合会严重影响系统的动态、稳态性能,在发动机最大工作状态时,甚至会造成超温、超转等现象,严重威胁着飞行安全,制约着发动机性能的提高。针对上述情况,利用改进型遗传算法对航空发动机双回路PID控制参数进行寻优,实现了对控制变量的解耦。数值仿真结果表明改进方法能有效消除各变量之间的耦合影响,而且在控制精度、跟踪性能等方面表现良好,对不同环境条件下的航空发动机模型均有良好的控制效果,适用于航空发动机控制。     

直觉模糊物元及其在权重信息未知多属性群决策中的应用

针对传统物元分析理论无法应用于决策信息为直觉模糊数的多属性决策问题,提出直觉模糊物元分析模型以及用相对相似度代替传统方法中的关联函数来解决直觉模糊物元分析问题,进而完整阐述了直觉模糊物元多属性决策的方法步骤,并通过实例验证了该方法的有效性。特别是针对权重信息未知这一类较为复杂的多属性群决策问题,采用投影法和直觉模糊熵确定权重信息,并运用直觉模糊物元多属性决策方法进行了实例分析,证明了方法的实用性,为直觉模糊多属性群决策提供了一种新的思路。     

一种雷达主瓣欺骗干扰抑制算法北大核心

针对单通道雷达受到主瓣干扰,提出了一种基于多周期采样的抗主瓣干扰方法。首先针对距离密集假目标欺骗干扰,建立了基于多脉冲重复间隔(paulse repeat interval)采样的抗主瓣欺骗干扰模型并对其可行性进行证明,然后对信号源个数进行估计,最后借助提出的盲源分离方法将干扰信号与目标回波信号分离,达到抗干扰效果。理论分析和仿真表明,该方法具有较好的分离效果及干扰抑制能力。     

模糊聚类的多雷达航迹关联算法北大核心

为了解决传统滤波跟踪算法对多雷达航迹预测定位误差较大的实际问题,通过对基于关联矩阵的聚类算法进行分析,提出了基于模糊聚类多雷达、多目标航迹定位跟踪仿真模型提出改进的矩阵聚类算法,并且与传统滤波跟踪算法做对比分析。实验结果表明,所提算法的性能在时间和空间上有所提高。较之传统算法精度较高,运算效率亦有所提升。     

基于改进NSGA-II的雷达通信一体化信号功率优化设计

为提高雷达通信一体化功率资源的利用率,提出一种OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing正交频分复用)一体化信号功率控制方法。根据OFDM分集特性,建立雷达互信息及通信容量与子载波功率间的多目标函数。通过改进初始种群生成及自适应选择交叉算子提高NSGA-II(Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm)第二代非支配排序遗传算法）的收敛速度。基于改进算法求解多目标函数的非支配解集,确定下一时刻各子载波功率分配策略。仿真证明,在有限的功率资源下自适应分配子载波功率能够提升一体化系统性能。     

面向多无人机监督控制任务的操作员信息过载防控方法

为了提高操作员的监督控制能力,降低人机交互过程中的任务负荷,提出了一种面向多无人机监督控制任务的操作员信息过载防控方法。基于概率和信息理论建立了包含人机交互事件信息量化和信息过载阈值计算的信息过载判定模型;基于人机功能动态分配方法设计了人机交互事件响应方式以及信息过载防控策略。仿真验证分析表明,该信息过载防控方法降低了操作员信息过载状态68.7%的操作错误率,提升了37.5%的多无人机监督控制任务性能。同时,可为监督控制任务下的人机高效交互与操作员认知增强等问题研究提供借鉴参考。     

多传感器信息融合的优化配置启发式算法研究

多传感器是信息融合系统的基础,多传感器优化配置技术在军事领域具有越来越重要的作用。讨论了多控制器与多传感器的优化配置问题,基于各台控制器所控制的传感器数量相对均衡、各台控制器对每一类传感器的控制数量相对均衡和各台控制器向不同传感器发出控制指令的间隔时间相对均衡三个要求,提出了多传感器信息融合的优化配置启发式算法和实现流程,并通过实例说明了该方法的适用性和有效性。