舰载主被动传感器数据关联算法

针对海战场密集目标情况下,传统方法在解决舰载主被动传感器数据关联问题中表现的不足,提出一种基于属性信息相似度检验的方法.通过分析雷达实体目标与辐射源在时间上可能出现的不同对应关系,给出相应的判决规则.仿真结果表明,新算法具有较高的关联精度和较低的漏关联概率.     

基于小样本数据的作战计划生成方法

针对部队实兵对抗实验数据生成和采集的投入高、难度大的实际,提出基于小样本数据生成作战计划的方法：首先,采用偏最小二乘回归分析法建立作战因素与作战结果间的多元非线性模型;其次,采用改进的遗传算法,在MATLAB平台编程实现了对模型的整数规划求解,并通过实例验证算法的有效性;最后,利用作战因素的重要性排序分析作战计划的调整流程。     

某型导弹自动测试设备数据采集系统的设计与实现

给出某型导弹自动测试设备中数据采集系统的设计方案,对系统设计中通道放大器、数据采集控制、双端口RAM等关键问题做了较详细的分析。     

驻留内存技术在计算机通信中的应用

对坦克电台数据传输系统做了进一步探讨,重点研究中断服务程序的设计思想及内存驻留技术在计算机通信中应用的基本方法.     

面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法

针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计,然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算,最后通过构建自适应混合参数,引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明,与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比,所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。     

基于混合数据挖掘模型预测用户流失

用户流失预测问题广泛应用在银行、金融、电信等多种领域。对用户行为进行有效的预测和分析有助于企业的竞争和了解瞬息万变的市场规律。采用3种混合的数据挖掘模型对用户流失问题进行了研究,以形成一个准确高效的用户流失预测模型。这3种模型应用于数据挖掘的两个阶段:聚类阶段和预测分析阶段。在第1阶段中,对用户的数据进行过滤。第2阶段对用户行为进行预测。第1个模型采用了二分k-means算法进行数据过滤和多层感知人工神经网络(MLP-ANN)相结合进行预测。第2个模型采用层次化聚类与MLP–ANN相结合进行预测。第3个模型使用自组织映射(Self-Organizing Maps)与MLP-ANN进行预测。这3种模型预测分析基于真实数据,用户流失率采用3种模型混合计算的方式得出结果并同真实值进行比较。分析结果表明采用多模型的混合数据挖掘模型的数据准确度优于普通的单一模型。     

Determination of burn‐in parameters and residual life for highly reliable products

Today, many products are designed and manufactured to function for a long period of time before they fail. Determining product reliability is a great challenge to manufacturers of highly reliable products with only a relatively short period of time available for internal life testing. In particular, it may be difficult to determine optimal burn‐in parameters and characterize the residual life distribution. A promising alternative is to use data on a quality characteristic (QC) whose degradation over time can be related to product failure. Typically, product failure corresponds to the first passage time of the degradation path beyond a critical value. If degradation paths can be modeled properly, one can predict failure time and determine the life distribution without actually observing failures. In this paper, we first use a Wiener process to describe the continuous degradation path of the quality characteristic of the product. A Wiener process allows nonconstant variance and nonzero correlation among data collected at different time points. We propose a decision rule for classifying a unit as normal or weak, and give an economic model for determining the optimal termination time and other parameters of a burn‐in test. Next, we propose a method for assessing the product's lifetime distribution of the passed units. The proposed methodologies are all based only on the product's initial observed degradation data. Finally, an example of an electronic product, namely contact image scanner (CIS), is used to illustrate the proposed procedure. © 2002 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2003     

应用内弹道势平衡理论对单一曲线数据的处理方法研究

本文利用弹后空间一维均相流假设推导了弹道参数λ_ε,λ,λ_ε的理论表达式。同时对三个参数的相关量进行了研究,得出了与ε相关的关系。利用多通道数据解决了λ-ε的变化规律。文中给出一套完整的膛内火药燃烧规律的处理方法,并对实例进行了计算。     

智能化计量管理信息系统设计及应用价值

针对当前军事计量管理信息系统数据类型复杂、可扩展性差和智能化程度低等问题,提出了一种基于大数据的智能化计量管理信息系统。在给出系统总体架构的基础上,介绍了系统实现的关键技术和计量大数据应用价值等内容,该系统的开发和应用,可实现军事计量业务辅助决策、测试设备健康状况分析及质量预测,对推动军事计量技术的提升与发展具有重要意义。     

一种RetinaNet与SE融合的航空取证目标检测算法

针对在开展航空侦察取证时缺乏自动化、智能化取证手段的情况,提出了一种基于Reti-naNet与SE融合的航空取证目标检测算法,解决目标尺度变化大、数据集中类别不均衡的问题,并通过SE (squeeze-excitations)模块引入注意力机制进一步改进性能.该改进算法中的特征金字塔网络FPN可有效应对目标尺寸变化较大...