基于半监督FCM聚类算法的卫星云图分类

针对卫星云图的特点在分类特征集中采用了一种新的特征--差异化特征,该特征反映了云图的内部结构特点,并且具有良好的鲁棒性,能有效地避免云团位置变化对特征的影响.将半监督思想引入到模糊C均值聚类方法(FCM),克服了单纯的FCM方法未考虑领域知识导致的聚类结果的盲目性.半监督FCM方法在聚类过程中加入少量的由领域专家标记的样本,引入专家的领域知识,通过与这些带有类标记的样本进行相似性比较,引导FCM方法的聚类过程.试验结果表明,基于具有差异化特征的云图特征集,半监督FCM方法能有效地提高云图分类的准确率.     

船舶辐射噪声的相关维提取

船舶辐射噪声是一种混沌,因而也具有分形特征。利用提取相关维的GP算法,分析了船舶辐射噪声的分形特征,所得结果具有较好的参考价值。     

系统配套，协调发展——关于加强技术保障装备建设的思考

依据现代高技术战争的特征和装备保障需求 ,分析了加强技术保障装备建设的重要性及必要性 ,阐述了当前技术保障装备发展的基本趋势和特点 ,提出了系统配套 ,协调发展 ,构建我军完备的技术保障装备体系的基本思路     

高炮火控外弹道实时解算及其应用

建立了某型高炮火控系统的外弹道解算模型,此模型采用迭代-修正的方式,使用Runge-Kutta-Felhberg自适应步长数值解法,直接解4D外弹道方程组,得到射角和弹丸飞行时间.还对该方法的精度和实时性进行了分析,确定了高炮火控系统应用外弹道方程实时解算模型的可能性.     

基于储备模式选择的战备物资分类研究

对战备物资进行分类是选择储备模式的基础和重要前提。把战备物资分类问题抽象为战备物资的军事性和经济性评价问题,设计了物资分类评价指标体系,并对部分指标进行了说明;利用层次分析法确定各指标的权重,运用专家打分法完成指标打分,并对专家打分程序进行优化,增强战备物资分类的可操作性,由军事性和经济性两方面的得分确定战备物资所属类别;最后通过算例证明了分类方法的有效性。     

基于粗糙集和支持向量机的火炮内膛疵病识别方法

火炮内膛疵病智能识别是火炮内膛窥测的最终目标,它涉及到内膛疵病的特征提取和疵病识别两方面。首先建立了包括疵病形状、纹理与颜色特征的火炮内膛疵病特征体系;并采用模糊粗糙集理论分析了各疵病特征对疵病识别的敏感性,由此优化了疵病特征体系,降低了疵病特征维数;建立了最小二乘支持向量机小样本、非线性数据特征的多疵病分类器,提高了疵病识别效率和质量。     

COSMIC 掩星反演的水汽廓线质量分析

利用2006—2012年北半球冬季低纬度地区(30°S~30°N)无线电探空站数据及全球大气成分和气候监测再分析数据对1000 h Pa~200 h Pa高度层的气象、电离层与气候星座观测系统全球定位系统掩星反演的比湿廓线进行了精度和可靠性验证。结果表明,水汽对气象、电离层与气候星座观测系统掩星反演影响较大,尤其在中、低对流层及热带地区等水汽含量比较大的地区,且气象、电离层与气候星座观测系统掩星数据在850 hpa以下可能并不太适用于评估其他数据。     

结合层次法与主成分分析特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞进行多分类可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法进行实验后,选取支持向量机作为基分类器,先用一对一策略训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能的同时,每层分类前先采用主成分分析法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次主成分分析法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。     

非椭圆扩展目标联合跟踪与分类算法

充分利用目标尺寸和形状信息,提出了一种基于星凸随机超曲面模型(random hypersurface model, RHM)的非椭圆扩展目标联合跟踪与分类(joint tracking and classification, JTC)算法。将目标空间扩展状态建模为星凸形状,通过目标类别相关先验信息的矢量化建模,建立起其与目标瞬时扩展状态的关系,并在统一的贝叶斯滤波框架下,实现跟踪与分类的一体化处理;进一步对目标运动学状态和扩展状态单独进行建模,并通过构建扩展状态的似然函数,利用粒子滤波实现目标类别概率算式的递推处理。仿真结果表明:与基于椭圆形状的扩展目标JTC算法相比,所提算法能对尺寸相近、形状不同的目标进行准确分类,同时可改善目标状态的估计效果;与基于星凸RHM的扩展目标跟踪算法相比,所提算法能大幅提高目标状态的估计性能。     

决策树报文分类算法

报文分类是网络的基本功能,研究人员在过去二十年提出了众多解决方案,其中决策树报文分类算法由于吞吐量高、适用于多字段、可流水线化等特点受到了广泛关注和深入研究。本文介绍了决策树算法最新研究成果,阐述了决策树报文分类算法的几何意义、常用技术和测试基准,从节点切割技术和规则集分组技术两个维度对决策树算法进行了系统分析和归纳。针对两类常用的决策树构建技术介绍了其中的典型算法,对比了各种典型算法的设计思路和特点,分析了它们的适用场景。总结并展望了决策树算法的下一步研究方向。