基于半监督FCM聚类算法的卫星云图分类

针对卫星云图的特点在分类特征集中采用了一种新的特征--差异化特征,该特征反映了云图的内部结构特点,并且具有良好的鲁棒性,能有效地避免云团位置变化对特征的影响.将半监督思想引入到模糊C均值聚类方法(FCM),克服了单纯的FCM方法未考虑领域知识导致的聚类结果的盲目性.半监督FCM方法在聚类过程中加入少量的由领域专家标记的样本,引入专家的领域知识,通过与这些带有类标记的样本进行相似性比较,引导FCM方法的聚类过程.试验结果表明,基于具有差异化特征的云图特征集,半监督FCM方法能有效地提高云图分类的准确率.     

采用正交分集的灵巧噪声干扰对抗方法

针对数字射频存储干扰机多通道宽带转发模式下的灵巧噪声干扰,提出了基于混沌调制信号、多谐波相位调制线性调频信号的正交分集抗干扰方法。混沌调制信号与多谐波相位调制线性调频信号具有"图钉"形模糊函数,除了具有良好的距离、多普勒分辨力,还对回波频率敏感,通过正交分集设计,能够更好地适应宽带转发灵巧噪声干扰。通过计算机仿真对新方法的抗干扰性能进行了分析和验证,结果表明:在多通道宽带转发灵巧噪声干扰环境下,新方法的抗干扰改善因子能够达到10 d B以上,抗干扰性能明显优于传统的频率捷变、斜率捷变方法。     

基于自训练EM算法的半监督文本分类

为了提高计算效率,提出基于自训练的改进EM算法STEM。在每步迭代的E-step中,将中间分类器最有把握对其类别进行预测的未标注样本转移至标注样本集,并应用到M-step中进行下一个中间分类器的训练,从而引入了利用中间结果的自训练机制。文本分类实验表明STEM算法在大部分情况下的分类准确性都高于EM,并通过减少迭代提高了分类器学习的计算效率。     

基于储备模式选择的战备物资分类研究

对战备物资进行分类是选择储备模式的基础和重要前提。把战备物资分类问题抽象为战备物资的军事性和经济性评价问题,设计了物资分类评价指标体系,并对部分指标进行了说明;利用层次分析法确定各指标的权重,运用专家打分法完成指标打分,并对专家打分程序进行优化,增强战备物资分类的可操作性,由军事性和经济性两方面的得分确定战备物资所属类别;最后通过算例证明了分类方法的有效性。     

使用图像优化方法估计水体调制传递函数

针对水体属性的变化使图像复原困难的问题,提出了一种从退化的水下图像中估计自然水体调制传递函数的方法。该方法首先建立了自然水体的调制传递函数与其固有光学特性参数之间的关系,然后采用图像复原技术对图像进行复原,最后使用粒子群优化算法来优化调制传递函数的相关参数。仿真实验表明:该方法能有效对水下图像进行复原,且不需测量水体的光学参数就能估计出自然水体的调制传递函数。该方法用于水下激光成像系统的图像复原可取得明显效果。     

全面深化改革开放

着眼完善治理体系、增强动力活力,从主动适应全面深化改革新常态和开启兵团新甲子的高度,乘势而上、加快推进全面深化改革各项工作29个试点团场改革总结评估和整改落实工作基本完成国资国企改革进一步深化中国新建集团做实工作业已启动行政职能转变步伐加快社会治理体制改革、文化体制改革、事业单位分类改革试点等工作稳步推进党的建设制度改革全面展开2014年兵团全面深化改革成果丰硕     

CFO条件下的OFDM子载波调制样式识别方法

提出了一种基于信号幅度分布特征与多次方谱线特征相结合的调制样式识别算法。该算法主要基于正交解调后的正交频分复用子载波信号的幅度分布特征,采用直方图统计的方法实现多进制相移键控和多进制正交幅度调制识别,用多方次谱特征实现多进制相移键控类的调制识别。相比基于经典的高阶累积量的调制识别算法,具有更好的载波频率残留偏差适应能力,在载波频率偏差条件下,提高了调制识别率;相比循环平稳方法,具有更好的信噪比适应能力。仿真实验结果表明了该方法的有效性,相同的识别率下能适应更低的信噪比。     

舰艇编队防空能力仿真和可疑目标识别模型

由于舰艇的探测范围有限,为了最大限度地保证指挥舰的安全,需要设计合理的编队队形。对此设计了一种对称环形编队,分析了该编队在有预警机和无预警机两种情景下的抗饱和攻击能力。分析结果显示该队形能最大程度地保护指挥舰安全,抗饱和攻击能力显著增强。特别在有预警机支援的情况下,舰队生存能力可以得到极大提升。最后针对未知目标,使用决策树分类可以更迅速准确地判断出目标真实意图。     

基于粗糙集和支持向量机的火炮内膛疵病识别方法

火炮内膛疵病智能识别是火炮内膛窥测的最终目标,它涉及到内膛疵病的特征提取和疵病识别两方面。首先建立了包括疵病形状、纹理与颜色特征的火炮内膛疵病特征体系;并采用模糊粗糙集理论分析了各疵病特征对疵病识别的敏感性,由此优化了疵病特征体系,降低了疵病特征维数;建立了最小二乘支持向量机小样本、非线性数据特征的多疵病分类器,提高了疵病识别效率和质量。     

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%。