基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法

为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。     

Transactional and in-store display data of a large supermarket for data-driven decision-making

This article describes daily and monthly transactional and in-store display data of a large supermarket from January to October in 2019 associated with 28 757 stock-keeping units (SKUs) in 5 categories and 41 subcategories. The database contains five parts, including information about each SKU, in-store display, daily sales, inventory, and replenishment. We also propose some research questions related to assortment planning, pricing, inventory management, and customer behavior. Researchers are welcome to develop data-driven models or other innovative methods to address these questions or other practical problems using this database.     

A novel facial emotion recognition scheme based on graph mining

Recent years have seen an explosion in graph data from a variety of scientific, social and technological fields. From these fields, emotion recognition is an interesting research area because it finds many applications in real life such as in effective social robotics to increase the interactivity of the robot with human, driver safety during driving, pain monitoring during surgery etc. A novel facial emotion recognition based on graph mining has been proposed in this paper to make a paradigm shift in the way of representing the face region, where the face region is represented as a graph of nodes and edges and the gSpan frequent sub-graphs mining algorithm is used to find the frequent sub-structures in the graph database of each emotion. To reduce the number of generated sub-graphs, overlap ratio metric is utilized for this purpose. After encoding the final selected sub-graphs, binary classification is then applied to classify the emotion of the queried input facial image using six levels of classification. Binary cat swarm intelligence is applied within each level of classification to select proper sub-graphs that give the highest accuracy in that level. Different experiments have been conducted using Surrey Audio-Visual Expressed Emotion (SAVEE) database and the final system accuracy was 90.00%. The results show significant accuracy improvements (about 2%) by the proposed system in comparison to current published works in SAVEE database.     

近地卫星Ka频段数传链路抗雨衰自适应模式设计

针对近地卫星数传时的信道时变性和严重的Ka频段雨衰现象,采用自适应编码调制(Adaptive Coding and Modulation, ACM)技术能够充分利用链路资源,相对于传统的固定编码调制方式,进一步提高链路的数据吞吐量。提出近地卫星Ka频段数传链路ACM模式设计方法,在降雨环境下建立Ka频段数传链路模型,根据链路预算的信道状况确定ACM选用模式;采用基于导频符号的最大似然信噪比估计算法结合移动平均的平滑方法实现信道估计,有效地减小了估计值的波动。仿真结果表明,无论晴天还是雨天,采用提出的卫星数传链路ACM模式设计方法,能够在保证系统可靠性的同时获取较高的数据吞吐量。     

面向大规模容器集群的网络控制技术

针对容器技术在网络层面缺乏控制的问题,设计一套面向大规模容器集群的网络控制架构,分别从容器集群网络的灵活组网、智能适配以及安全隔离三个方向进行研究,主要解决大规模容器集群部署中的网络适配和隔离控制等关键问题。实验结果表明,设计的网络控制架构可以根据网络特点有针对性地实现虚拟局域网的快速划分、网络节点的稳定迁移和节点通信的精确隔离控制。     

深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题,提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系,将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数,构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分,结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构,通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法,满足实时性和准确性要求,所提方法具有良好的应用价值。     

战场数据融合仿真系统设计与实现

介绍了一种战场数据融合仿真系统的设计与实现方法。该系统由场景设定、信号产生、融合跟踪处理、目标识别、态势与威胁估计与数据库支持等功能子系统组成,模拟了数据融合的整个信息处理流程,包括:主动探测雷达、雷达侦察设备、通信侦察设备和敌我识别器获取敌我目标观测信息、利用多传感器跟踪数据对目标进行融合跟踪、提取辐射源电磁信息特征对敌方目标识别,进而形成态势与威胁估计。最终在Visual C#开发平台上利用MapX和ORACLE开发了战场数据融合仿真系统,并成功应用于实际系统中,取得了较好的效果。     

软件无失效测试数据的统计分析

软件可靠性估计是软件可靠性研究的重要问题之一,文中对分布式软件系统可靠性的评估方法进行了研究,给出了软件系统可靠度的最优置信下限.最后以某大型软件的评估为例,说明该方法的应用.     

基于DW+OLAP+DM的器材保障决策支持系统设计

针对我军当前器材保障状况,阐述了基于数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术的决策支持系统的设计方案和开发理论。通过分析器材保障决策支持的特点,确定了器材保障决策支持系统的需求。具体论述了器材保障决策支持系统的设计步骤,重点讨论了数据仓库多维数据结构的设计。     

航空电子多总线记录系统的设计与实现

讨论了某型航空电子设备的数据记录系统的设计与实现 ,主要探讨了此系统的软、硬件开发 ,系统组成及其信息流。系统采用了 ARINC4 2 9总线和并行总线 ,将各个子系统连接起来 ,实现数据的综合处理、综合控制、综合传输 ,在实际应用中收到了很好的效果