基于随机森林法的机械变速箱技术状态评估

将随机森林RF(Random Forests)引入到机械设备技术状态评估领域,对某型坦克不同劣化程度的变速箱振动加速度信号数据进行分类研究,分类精度达到97%以上,证实了此方法的有效性。基于RF的评估方法具有组合分类器精度高、树型分类器运行速度快的特点,在机械设备状态识别、故障诊断中表现出了良好的性能。     

一类拟单生过程与GI/PH/1排队

利用结构矩阵分析的方法得到了一类拟单生过程在离散情形时普通遍历、Ⅰ遍历和几何遍历的关系,并利用得到的结论对排队论中的一类问题作了处理,因而具有理论和实际应用的价值。     

GM(1,1)模型用于目标方位数据预处理

基于估计理论这一数学基础的纯方位目标运动分析,由于其本质上的非线性,导致估计性能严重依赖观测精度,在大噪声背景下,收敛慢,甚至发散.针对此,提出一种基于灰色系统GM(1,1)模型的数据预处理算法.该算法不需要数据的概率分布、一二阶矩等统计先验知识,而是通过生成具有较强规律的数列,揭示数据的内在规律.仿真结果表明,该模型能有效地滤除背景噪声;经过预处理后的数据用于目标运动状态求取,解算结果理想.     

C4ISR系统数据集成研究

为了更好地实现各类C4ISR系统的有效融合,达到传感器到射手的无缝连接,必须解决数据集成问题。简要分析了数据集成的总体规划和共享环境建设问题,重点研究了数据模型的设计问题。利用IDEF1X方法,以成像侦察卫星军用系统为研究对象,按照模型设计的五个步骤,实现了其数据模型的构建。这类数据模型属于语义数据模型,是对系统中数据结构和语义的一种描述,强调了事物所具有的属性特征和事物之间的结构和关系,它是数据共享环境建设的基础,在C4ISR系统建设中发挥着巨大作用。     

残差GM（1，1）模型在恒加试验中的应用

介绍了目前恒加试验中,正常应力水平下特征寿命点估计的数据统计分析方法及其不足。针对恒加试验的特点和所需解决的问题,基于灰色预测理论的残差GM(1,1)模型,给出了一种新的求解方法。最后分别运用三种不同的方法对给出的应用实例进行正常应力水平下特征寿命值的求解,证明了本文所给出的方法确实可行。     

基于灰色神经网络武器装备研制费用预测模型

提出了基于灰色系统理论与神经网络的武器装备研制费用组合预测模型,该模型首先采用灰色GM(0,N)模型对研制费用进行预测,利用LMBP神经网络对预测误差进行了模拟与修正,实例验证该方法具有较高的预测精度.     

基于层次灰色理论的消防部队战勤保障能力评估

将层次分析法引入到消防部队战勤保障体系影响因素的分析中,运用灰色理论,建立消防部队战勤保障能力综合评估的指标体系,提出了一种多层次指标体系下的分级评估模型.并通过实例验证,表明该方法的结果符合实际情况,具有实用性和可操作性.     

一种基于改进SIFT的图像盲取证算法

针对常见的复制粘贴篡改,提出了一种基于改进SIFT（Scale Invariant Feature Transform）的图像篡改检测算法。首先,把待检测图像划分成多个矩形的ROS（Regions of Suspicion）区域,利用改进的SIFT算法提取各个ROS区域的关键点;然后,利用马氏距离原理对特征点对进行筛选与匹配,通过直线将这些匹配点连接起来,对复制粘贴区域进行准确定位。实验表明,该算法不仅降低了运算复杂度,而且对篡改区域的平移、缩放,旋转、亮度调整等,都有很好的检测和定位效果。     

小波域非加性失真函数设计

在最小化嵌入失真隐写算法框架的基础上,提出了一种基于小波域的非加性失真函数图像隐写算法。首先在离散小波域设计了加性失真函数,主要考虑了亮度、频率和纹理掩蔽因子对载体失真的影响;然后结合模型矫正的方法对设计的加性失真函数进行了非加性矫正;最后结合网格码设计了隐写算法,将嵌入信息对载体的修改最小化,并且集中在人眼不敏感区域。实验结果显示,方案具有良好的视觉不可见性,且能抵抗空域SPAM特征隐写分析的攻击。     

基于功率控制分组的RFID防碰撞算法改进

为了减少阅读器读取标签过程中的查询次数,降低标签发生碰撞的概率,提高系统效率,针对功率控制分组防碰撞算法不能根据标签数动态地进行组数划分,提出了一种改进算法。采用数学分析与二进制算法相结合的方法,找到最优组数,根据最优组数划分阅读器的读取区域,标签分布在划分的组中,阅读器依次读取不同组中的标签。通过划分组数,减少阅读器每次读取的标签数,从而降低标签碰撞的可能性。仿真结果表明,改进算法显著减少了碰撞次数,提高了系统效率。