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1996年 | 17篇 |
1995年 | 10篇 |
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1992年 | 18篇 |
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1990年 | 6篇 |
1989年 | 3篇 |
1988年 | 1篇 |
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车务管理信息化系统中需要将战车行驶中的运动位置数据通过移动短消息方式定时向管理中心传送。受短消息数据包容量的限制,每条短消息可携带的车辆GPS位置数据量有限。少量的GPS位置数据难以重现车辆运动轨迹,但频繁发送短消息,费用又较高。为满足车辆运行轨迹重现所需大量密集车辆位置数据的需求,提出了一种专用于车辆位置数据压缩传输方法,可使传送数据量提高30多倍,解决了频繁发送车辆位置短消息费用高的问题,已应用到车辆动用管理系统中。 相似文献
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在分析未来作战中新型巡航导弹数据链系统需求和现有巡航导弹数据链局限性的基础上,并将面向服务的"智能信息网络(IIN)"理论引入新系统网络体系架构设计中,提出了设计模型和实现方案,并对其在性能、可靠性、QoS等方面的提高进行了重点分析,为未来新型巡航导弹数据链系统的实现提供了思路。 相似文献
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Data envelopment analysis (DEA) is a method for measuring the efficiency of peer decision making units (DMUs). This tool has been utilized by a number of authors to examine two‐stage processes, where all the outputs from the first stage are the only inputs to the second stage. The current article examines and extends these models using game theory concepts. The resulting models are linear, and imply an efficiency decomposition where the overall efficiency of the two‐stage process is a product of the efficiencies of the two individual stages. When there is only one intermediate measure connecting the two stages, both the noncooperative and centralized models yield the same results as applying the standard DEA model to the two stages separately. As a result, the efficiency decomposition is unique. While the noncooperative approach yields a unique efficiency decomposition under multiple intermediate measures, the centralized approach is likely to yield multiple decompositions. Models are developed to test whether the efficiency decomposition arising from the centralized approach is unique. The relations among the noncooperative, centralized, and standard DEA approaches are investigated. Two real world data sets and a randomly generated data set are used to demonstrate the models and verify our findings. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008 相似文献
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为了满足JPEG2000遥感图像实时压缩设备的实时性要求,提出了一种基于并行机制的“零时间”数据搬移策略。通过对EBC算法结构进行拆分,并采用EDMA方式进行数据搬移,使得算法运算与数据搬移过程完全并行,搬移时间等效为零。实验结果表明,采用新的数据搬移策略后,编码效率可以提升到100%,EBC算法实现的总时间可缩短46%以上。该搬移机制已成功应用于JPEG2000星载遥感图像实时压缩系统中,系统的实时性达到了设计要求。 相似文献
677.
678.
679.
680.
多目标数据关联的神经网络方法 总被引:1,自引:0,他引:1
数据关联是多目标跟踪的关键问题。基于 Hopfield神经网络的 JPDA是解决这一关键问题的有效方法之一 ,但此方法的难点在于优化系数的整定。提出一种改进算法 ,用于解决优化系数在线自适应整定问题。首先重新构造了李雅普诺夫能量函数 ,接着引入变化的优化系数因子 ,并给出了优化系数求解的迭代公式 ;最后对已有和改进的算法进行了仿真研究。结果表明改进的方法和原有的方法相比 ,一方面具有在线整定优化系数的功能 ,另一方面可以获得和原有算法非常接近的估计误差。 相似文献