基于小波域字典学习方法的图像双重稀疏表示

提出了一种有效地结构化字典生成算法以及图像双重稀疏表示方法.在Rubinstein等提出的图像双重稀疏表示模型的基础上,引入小波零树结构,将同一空间位置对应的同方向跨尺度小波基函数的线性组合作为新的基函数,并通过K-SVD学习算法得到线性组合系数,由此得到了一种更加切合图像方向特征的结构化字典学习算法.在此基础上提出了相应的图像分解与重构算法.遥感图像M项逼近实验以及压缩仿真实验表明,本文提出的结构化字典比已有的字典具有更好的图像稀疏表示效果.     

引入攻防树思想的“软目标”恐怖袭击风险建模

为评估"软目标"恐怖袭击风险,提高"软目标"防恐安全性,以供反恐部门决策参考,设计了一种基于攻防树的"软目标"恐怖袭击风险评估模型。针对不同的袭击方式和防御策略,构建了各类攻击结点和防御结点,对两类结点的动态交互影响因素进行了参数设定,生成了攻击防御树,引入了攻击回报(ROA)、防御回报(ROD)的概念,通过计算各场景下遇袭概率、攻防成本、攻防回报值,对有安检区域和无安检区域的人群遇袭风险进行了仿真、评估和比较。仿真结果表明,要降低"软目标"恐怖袭击风险,需要提高防御措施效率。在无安检区域实施有效的人防、物防、技防策略,可显著降低遇袭风险。     

沙漠边缘的沙棘情缘——九师一七○团搭建多元增收新平台掠影

正位于古尔班通古特沙漠边缘的九师一七○团,"风吹沙砾跑,满地不长草",常年降雨量不足50毫米。近年来,就在这片贫瘠的土地上,沙棘树成为耀眼的"明星":被人们形象地称为改善环境的"生态树"、职工增收的"摇钱树"、团场争种的"增效树",沙棘的种植为团场职工提供了多元增收的平台。一七○团林业管理站的职工黄开勇就是依靠种植沙     

抓试点、刻样板、树标杆,大力推进人武部正规化建设

湛江军分区以条令条例和两级军区关于人武部正规化建设的文件法规为依据,以纠正人武部＂非军事化＂倾向为抓手,以解决＂松＂、＂软＂、＂疲＂、＂乱＂等问题为重点,采取抓试点、刻样板、树标杆等措施,大力推进人武部正规化建设。     

支持度门限改变下的频繁闭项集增量挖掘

针对CLOSET算法每次改变支持度门限时需要重新对所有数据进行挖掘而没有充分利用前一次挖掘结果的问题,提出了基于支持度门限改变下的频繁闭项集增量挖掘算法,利用前一次发现的频繁闭项集作为本次挖掘的约束条件,极大地减少了频繁闭项集的搜索空间。实验结果表明:在支持度门限减小不大的情况下,算法效率提高显著,支持度门限增加时,只需几十个毫秒的时间就可以发现全部频繁闭项集。     

舰炮武器对驱逐舰目标射击毁伤定律研究

在综合评判驱逐舰目标毁伤等级并建立目标毁伤树的基础上,构造了舰炮武器系统对驱逐舰目标射击命中毁伤区域的简化模型图,建立了舰炮对驱逐舰目标射击的条件命中概率模型,通过分析弹丸对装甲目标的终点效应,建立了舰炮对驱逐舰目标射击的条件毁伤概率模型.计算结果表明,运用该方法研究舰炮武器系统对驱逐舰目标射击毁伤定律可信性高.     

基于改进快速扩展随机树的机械臂路径规划

针对机械臂路径规划问题,提出一种基于改进RRT算法的路径规划方法。改进RRT结合了目标偏置策略和贪婪生长策略的优点,在随机采样时,以一定概率使采样点偏置为目标节点,降低随机采样的盲目性,在目标节点方向上采用贪婪式扩展策略,增加随机树局部方向上的生长速度。RRT法规划路径结果并非最优,提出改进GPP法删除多余路径节点,优化机械臂运动路径。通过与Biased-RRT和Greedy-RRT数值仿真结果对比,证明了改进RRT在计算时间、迭代次数、扩展节点数上均优于以上方法。在机械臂两种典型工作环境中的仿真结果表明,使用该方法可以较好解决排爆机械臂避障路径规划问题。     

动态事件树的导弹安全自毁系统安全性评估

针对传统的事件树分析方法在安全性评估中的局限性,在动态事件树分析方法的基础上,给出了其数学描述,并将其应用于导弹安全自毁系统安全性评估中,以描述导弹安全自毁过程中的动态特性.结果表明该方法能够较好地描述系统的动态行为,更适用于动态系统安全性分析.     

面向战场信息分发的应用层可靠组播策略

应用层组播是一种实现网络中心战环境下一对多战场信息分发的有效途径,在对网络中心战环境下应用层组播研究面临的各类问题进行分析的基础上,重点对组播可靠性问题进行了研究,提出了一种可靠组播策略,通过反压技术和备份缓存的方式来保证端对端传送的可靠性,对组播树的错误恢复算法进行了设计.并提供了一种随机路由的辅助策略来改善可靠组播传送的效率,从而满足战场信息分发的高效和高可靠性需求.     

基于信息增益和相关性的判定树特征选择算法

特征选择是模式识别中需要解决的一个重要问题.针对已知类标号的样本集合,从特征的分类信息和特征间相关性2个方面出发,提出了一种基于信息增益和相关性的判定树特征选择算法.该算法是一种有监督方法,先采用信息增益度量特征的分类区分度,采用相关系数度量特征的冗余度,然后建立判定树,则树中的节点即为选择出的特征.