元任务插入的多星成像侦察任务聚类启发式算法

在多颗卫星协同执行侦察任务时,多星成像侦察任务聚类能够提高多颗卫星的整体侦察效率。根据卫星成像侦察元任务之间的聚类关系及约束条件,建立了数学规划模型,并提出了模型求解的基于元任务插入的启发式聚类算法,最后结合实例验证了算法的有效性。     

海上城市现身世博园

人类来自海洋,必将回归海洋。想象中的诺亚方舟承载着人类生存的最后希望。随着人类的发展进步,诺亚方舟可能真的向我们走来,搭建起一座座“海上城市”,开辟人类生活的崭新空间。     

结合峰值检测的高噪声图像快速聚类分割方法

针对高噪声污染图像,提出一种结合峰值检测算法的快速聚类分割方法(FC-ImSeg)。根据平行线投影分割算法将二维直方图映射到一维空间,利用峰值检测算法检测图像像素点的聚类结果,调整映射模型的平行线宽度,使直方图符合双峰分布特性,最后利用加权模糊c均值聚类算法实现图像的分割。实验结果证明了该方法是快速有效的。     

基于灰色理论的空天一体武器装备综合评价模型

针对空天一体武器装备体系这样的复杂系统,提出了以灰色理论为基础的灰色模糊综合评价方案。首先对主要影响因素进行分析,建立层次化的综合评价指标体系;然后通过专家打分法对定性评价指标进行量化,在此基础上,利用灰色关联分析法和灰色统计法,确定评价指标的权重,建立评价矩阵;最后采用模糊综合评价法,实现了对空天一体武器装备发展情况的综合评价。     

基于LEACH协议的研究与改进

无线传感器网络中如何节能是一个关键问题。对经典的LEACH协议做研究与改进,并提出了一种新型的动态网络转换机制。该算法通过综合考虑候选节点的地理位置、剩余能量等参数来进行网络协议的选择,从而有效地降低了低能量与位置不佳的节点被选为簇首的可能性,进一步保证网络内节点能量负载的均衡性。仿真结果表明,新型的动态网络协议机制能够有效平衡节点的能量消耗分布,延长节点与网络的寿命。     

一种新的支持向量机决策树设计算法

支持向量机决策树的精度和速度取决于树结构。为了获得好的泛化性能,应由可分性强的类为树的上层结点定义分类子任务。提出了一种新的支持向量机决策树设计算法。决策树中每个结点的分类子任务定义规则如下:采用模糊核C-均值将当前训练集粗分为两个子集,然后基于隶属度从各个子集中选择可分性强的子类定义当前结点的分类子任务,并将可分性弱的子类移至下层结点。实验结果表明,该方法的精度和速度都优于其他传统的多类分类方法。     

最吸引镜头的中国士兵

撒旗,这是一个在现代汉语词典上都找不到的词语,却是在整个升旗过程中最关键的一个环节。国旗护卫队的升旗,有一套严格的规范动作,接旗、转体、安旗、解旗、按钮、展旗、立正、敬礼……每个动作看似简单,但要做到零失误,背后却要经过千锤百炼。     

自组织特征映射网络在目标分类识别中的应用

为了在日趋复杂的空战环境中准确分析出目标的类型,以达到辅助决策之目的,采用自组织特征映射网络来对目标进行分类识别.首先提取影响目标识别的类特征,然后对其预处理.在此基础上建立SOM网络目标识别模型,并利用SOM网络算法实施无监督的自组织学习.在学习的过程中,通过不断调节网络节点间的权向量,来实现目标聚类.最后,通过仿真验证了该方法在目标分类识别中的可行性和实用性.     

基于模糊聚类分析在炮兵战场目标打击排序中的应用

炮兵战场上经侦察得到的目标情况往往比较复杂,利用模糊聚类分析法确定目标区域内各种目标的先后打击次序,建立模糊相似关系矩阵,最后在给定阈值的基础上计算出目标的优先打击次序,为战场指挥员提供比较合理的火力分配,从而最大限度地发挥炮兵火力效能。     

测向交叉定位中基于最小距离的二次聚类算法

针对现有测向交叉定位系统中聚类算法存在的计算量大、求解最优解困难等问题,提出了一种基于最小距离的二次聚类算法.即先通过最小距离法对每条测向线上的交点进行聚类分析,得到几个聚类程度较高的交点集合,再对这些交点集合通过取交集的方法进行二次聚类,得到少数的几个交点集合,最后再对这几个少数的交点集合进行选优,从而消除虚假交点集合,得到真实交点集合.通过交点回归计算,保证了真实交点集合具有很高的关联正确率.计算机仿真结果表明,该算法具有很高的关联正确率,且计算量较小,实时程度较高,并且适应于多传感器存在漏测的情形.