具有连续反馈的在线草图符号识别算法

当前多数在线草图符号识别方法是在用户绘制完图形后,通过点击按钮或等待一定时间来反馈识别结果。为提供连续反馈,提出了一种基于图元的部分草图识别算法:对输入笔画进行笔画分割得到图元表示,提取表示两个图元空间关系的新特征,依据指派问题模型,通过该特征的相似度识别符号。算法简单,无须训练,而且与笔顺、笔画数和图形大小无关。实验证明了方法的有效性。     

增量元学习IDBD算法在轴频电场信号检测中的应用

为了提高海洋环境电场背景中微弱舰船轴频电场的检测能力,针对传统的最小均方误差算法进行了改进,提出了一种基于增量元学习IDBD算法的自适应线谱增强器。利用所提算法对舰船缩比模型产生的实测轴频电场信号数据进行处理,结果表明该算法在低信噪比的情况下能够有效地将微弱轴频电场信号从宽带背景噪声中分离出来。所提算法相比于普通的自适应线谱算法,在改善信号的信噪比方面效果更加显著,且具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,极大提高了舰船轴频电场的检测能力。     

基于磁强计和光纤陀螺的小卫星姿态确定非线性滤波算法

提出了一种小卫星姿态确定的非线性滤波算法,该算法利用三轴磁强计和光纤陀螺作为姿态敏感器。在非线性滤波器的设计中,从两个方面对平方根sigma点卡尔曼滤波方法进行改进。第一,把姿态四元数的矢量部分、光纤陀螺的漂移和噪声组合,得到滤波器的增广状态向量;第二,分别建立向量旋转模型、最优化模型和误差四元数乘法模型来确保非线性滤波过程中四元数的归一化约束。仿真分析结果表明,本文提出的非线性滤波算法能够有效地提高小卫星的定姿性能,与扩展卡尔曼滤波相比,具有较高的精度、稳定性和较快的收敛速度;与无迹卡尔曼滤波相比,收敛性相当,但是精度略优,稳定性和计算效率较高。     

一元二次四元数单边多项式的求根公式

随着四元数代数广泛应用于量子力学、惯性导航及控制论等学科,四元数多项式的求根问题被许多学者关注。最近Janovska和Opfer从理论上给出了一种n次四元数单边多项式零点的求解方法,Feng和Zhao进一步给出了一般n次四元数单边多项式的零点显性表达式。 本文根据Feng和Zhao的结果对一元二次四元数单边方程的根进行了讨论,并利用复数域上四次多项式的Ferrari求根公式建立了一元二次四元数单边方程的求解公式。与文献中现有的结果相比,本文建立的求根公式在许多方面展现了优越性。     

装备保障仿真实体聚合模型

分布式仿真技术是解决装备保障方案评价问题的重要手段.由于装备保障方案是由一整套不同层次的综合保障要素方案组成,因此,对于不同层次的装备保障方案其仿真模型分辨率需求往往也不尽相同.为解决装备保障方案多层次建模问题,引入了装备保障仿真实体的概念,从属性、行为、保障关系和交互4方面出发定义了装备保障仿真实体元模型.在此基础上,提出了装备保障仿真聚合实体的概念,研究了实体属性聚合、行为聚合、保障关系聚合和交互聚合的方法,有效解决了装备保障仿真系统中的不同层次模型转化问题.最终以某旅前进保障群实体为例进行说明,并在联合作战装备保障仿真系统中进行了应用,证明了装备保障仿真实体聚合方法的有效性和可行性.     

从功能视角看英语动词词组在句法中的不连续现象

传统语法、悉尼语法和加的夫语法从不同角度对短语动词的不连续现象进行描述和解释。在功能语言学的框架内,提出"动词词组"这一概念。动词词组由主要动词和主要动词延长成分构成,后者又由副词、介词或副词加介词填充。动词词组不连续不同于其他词组中的不连续,主要归因于三个方面:语义重心的后置、信息单位的分布和语域因素的影响。     

基于元胞数组的多维空间在舰船方案论证设计中的应用

在分析多维空间及元胞数组的基础上,提出了将元胞数组抽象成坐标轴上的点,并以此为基础建立多维空间坐标系.使用多维空间上的离散点来表述水面舰船总体方案设计,用元胞数组来描述组成舰船子系统方案的若干功能属性.该方法将舰船方案用数字化元胞集合表示,集中了基于方案探索的优化论证设计和基于功能积木的虚拟化论证设计的优势.     

三维移动脉动源格林函数的对称性及其应用

为进一步提高三维有航速船舶耐波性预报的计算效率,将对称性引入到移动脉动源格林函数法的速度势求解之中,提出了基于格林函数对称性的水动力快速求解措施。从源点对场点的对称特性出发,推导获得了调和函数的法向偏导数在船体对称线元和面元处的积分对称关系式,开展了对称性在简化边界元积分方程系数矩阵中的应用,进而构建了高效求解三维船舶耐波性能的理论计算方法。数值结果及算例分析表明:水动力计算中移动脉动源格林函数的对称性有利于降低计算量和减少系统内存,且适用于有航速船舶在波浪中的波浪干扰力、运动响应和自由面波形的数值模拟,可拓展至两船水动力干扰及复杂船型的频域水动力分析计算之中。     

卫星导航弱信号的变维卡尔曼滤波跟踪算法

复杂环境下的多普勒频移变化及信号功率衰减均会造成载波跟踪偏差较大甚至失锁,针对标准卡尔曼滤波算法跟踪机动目标时不能同时满足高动态及高灵敏度要求的问题,提出一种基于变维卡尔曼滤波的载波跟踪算法。引入机动和非机动两种载波跟踪模型,通过机动检测因子监视载波动态变化,实时高效地切换载波跟踪模型,从而实现对载波机动和非机动状态的自适应跟踪,抑制机动改变引起的较大误差突跳。理论分析和仿真结果表明,该算法在低至30d BHz弱信号环境下,相比基于标准卡尔曼滤波的跟踪算法,其在目标动态突变时相位跟踪误差减小约37.5%,频率跟踪误差减小约77%。     

基于组织协同进化的软件缺陷预测方法

针对传统有标识软件度量元数据存在软件缺陷预测精度低的问题,首先对比选择合适的离散化方法,然后将组织协同进化分类算法引入并应用到航天软件缺陷预测领域,给出了一种基于组织协同进化的软件缺陷预测方法。该方法根据预测目标将离散后的软件度量元数据划分为不同种群,在各种群内部形成进化个体(组织)。组织在增减算子、交换算子、合并算子和组织选择机制的作用下不断进化,并基于属性重要度协同进化的方式进行适应度函数的计算,实现了有标识软件度量元数据缺陷预测精度的提高。最后通过两组仿真实验,验证了基于组织协同进化航天软件缺陷预测方法的有效性。