基于SVD与数学形态学分形维数谱的战场声特征提取

分形维数作为战场声信号的特征,存在特征数量不足,反映信号非线性不充分的问题,提出了一种基于SVD与数学形态学分形维数谱(Singular Value Decomposition And Mathematical Morphological Fractal Dimensions Spec-trum,SVD-MMFDS)的战场声特征提取方法.对声信号构造Hankel矩阵,再进行SVD分解,根据信号频率与奇异值的关系,重构信号分量.将这些重构信号依次线性叠加,每叠加一次信号分量就计算一次分形维数,直至完全恢复原信号;通过这种方法,构成数量多且更能反映信号非线性的分形维数谱.运用半实物仿真实验将SVD与数学形态学分形维数谱的方法,与变分模态分解(VMD)和分形维数结合的方法进行对比,该方法提取的战场声特征具有更好的区分度且特征数量更多,为利用信号非线性来识别战场声目标提供较好的选择.     

基于机器学习的CSE-CIC-IDS2018入侵检测数据集优化降维分析

测试数据集的质量对入侵检测系统的性能起着至关重要的作用,在保证质量的前提下对入侵检测数据集优化降维,是提高入侵检测系统高效准确运转的重要措施.使用K近邻、决策树、随机森林和Softmax分类算法,对CSE-CIC-IDS2018入侵检测数据集进行特征维数探究,按照特征重要性评分对分类器进行特征递减式训练,分析机器学习分类器对该数据集的特征维数依赖关系.结果表明,数据集的特征数量由83个减少至最低7～9个时,分类器仍可以保持较高的分类性能,且检测时间显著减少,计算效率更高.     

空袭目标流威胁评估与排序模型研究

结合现代防空作战的特点和指挥自动化系统的工作过程,对影响目标威胁评估的各种因素进行了分析,利用模糊综合评价等理论和方法,给出了进行威胁评估的因素集和评价集,建立了相应的数学模型,叙述了进行威胁评估与排序的方法、步骤和一般准则.     

通用油料装备质量分级研究

通用油料装备的质量分级是依据油料装备的不同技术状况划分质量等级,以便于装备的使用、维护、退役和报废。介绍了通用油料装备的质量分级应遵循的原则和质量等级划分的主要依据,将通用油料装备质量等级分为四等六级,每一级对应一个级值,给出了质量分级的数学模型,并提出了分级依据对应级值的条件或计算方法。     

实Hilbert空间中一类K-正定算子方程的可解性及其迭代构造

证明了Petryshyn关于K -正定算子方程可解性的一个定理在实Hilbert空间仍然成立 ,并给出解的迭代构造法     

目标识别中决策级语言和数值信息融合方法研究

自动目标识别信息融合是现代C~3I系统和综合电子战的重要内容之一。本文讨论了在决策层目标识别语言和数值信息融合的新思路,引入基于LOWA的融合算子ω_Q~(LOWA),举例说明该方法的可行性和深入研究价值。     

关于集值映象的公共不动点定理

本文给出了几个新型集值映象序列的公共不动点定理。     

返回器飞行管道的快速预测算法

针对返回器回收任务中对安全空域和期望落点的计算需求,提出了基于Koopman算子的飞行管道快速预测算法,给出了搜救直升机安全飞行空域的判定流程。建立了物伞动力学模型,利用Halton采样方法从随机空间中均匀采点,计算得到多条可能弹道;采用Koopman算子的后拉机制,将初始概率密度值与当前状态关联,得到不确定条件下返回器及其分离部件的飞行管道和期望弹道。仿真结果表明,基于Koopman算子的飞行管道快速预测算法在收敛速度和精度上都要显著优于Monte Carlo方法;利用飞行管道计算结果对搜救直升机飞行路线进行规划后,碰撞风险最大降低54%且搜索时间减少70%。飞行管道预测算法已成功应用到嫦娥五号的回收任务中。     

高性能异构加速器MiniGo算子优化方法

根据高性能异构加速器的特性和MiniGo的训练模式提出了一种高效的并行计算方法。对片上计算资源进行合理规划,实现异构设备之间的流水并行优化;根据异构设备间存在共享存储段设计了共享内存编码模式,减少数据传输开销;根据数字信号处理簇内具有多计算资源的特点结合算子计算-访存特性设计了不同的算子并行计算优化策略。同时,面向TensorFlow实现了一个易于使用的高性能计算库。实验结果显示,该方法实现了典型算子的多核并行计算。相对于单核,卷积算子加速比为24.69。相较于裁剪版8核FT2000+CPU,该方法训练和自博弈执行速度加速比分别为3.83和1.5。     

QoS约束的代表性Skyline Web服务选择

目前,指挥控制系统呈现网络化、服务化发展趋势。将服务质量(Quality of Service,QoS)约束条件作为Web服务选择的依据时,为了缩小Skyline Web服务集,提高服务选择的效率,提出一种面向Skyline Web服务的新型服务选择方法。基于代表性Skyline服务选择原理,结合效用函数与服务顺序结构组合技术,设计Web服务的优化选择算法,实现Skyline服务集的最大选择概率。基于开放的QWS数据集,针对服务选择效用值、服务选择执行时间指标进行实验,实验结果表明:相比于传统Skyline方法服务选择算法,新算法的服务选择执行时间至少减少了25%,服务选择平均效用值约提升10%。