基于候选聚类的K调和均值算法(KHM-CC)

聚类分析是常见的数据分析技术。基于KHM的聚类分析是当前研究的热点。提出了基于候选聚类的KHM算法(KHM-CC),详细阐述了算法的设计过程。采用UCI的小样本(iris)数据集和大样本(Bag of Words)数据集对比了KHM-CC算法和禁忌搜索KHM算法(KHM-TS)和变邻域搜索KHM算法(KHM-VNS)的性能。实验结果表明,KHM-CC算法在处理iris数据集小样本数据集时,其性能和KHM-VNS算法基本接近,而优于KHM-TS算法。但是在处理Bag of Words大样本数据集时,性能优于KHM-VNS和KHM-TS算法,其聚类计算耗时明显缩短,证实KHM-CC算法在高维度数据集的处理上更具优势。     

Parallel machine scheduling with batch deliveries to minimize total flow time and delivery cost

Motivated by the flow of products in the iron and steel industry, we study an identical and parallel machine scheduling problem with batch deliveries, where jobs finished on the parallel machines are delivered to customers in batches. Each delivery batch has a capacity and incurs a cost. The objective is to find a coordinated production and delivery schedule that minimizes the total flow time of jobs plus the total delivery cost. This problem is an extension of the problem considered by Hall and Potts, Ann Oper Res 135 (2005) 41–64, who studied a two‐machine problem with an unbounded number of transporters and unbounded delivery capacity. We first provide a dynamic programming algorithm to solve a special case with a given job assignment to the machines. A heuristic algorithm is then presented for the general problem, and its worst‐case performance ratio is analyzed. The computational results show that the heuristic algorithm can generate near‐optimal solutions. Finally, we offer a fully polynomial‐time approximation scheme for a fixed number of machines. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 492–502, 2016     

JTIDS数据链在部分频带干扰下的性能分析

联合战术信息分发系统(Joint Tactical Information Distribution System,简称JTIDS)采用组合调制体制和多层编码体系保证报文传输的可靠性。分析了JTIDS数据链在莱斯衰落信道环境下的抗干扰性能,并通过仿真分析了该系统在部分频带干扰下的符号误码率和报文丢失率。仿真结果显示,由于JTIDS系统将RS编码、交织等多种编码技术和DS/FFH MSK调制技术相结合,使其在复杂信道环境下保持较低的符号误码率及报文丢失率,满足数据链报文传输可靠性的要求。     

H_∞滤波混合优化RBF在SINS动基座传递对准中的应用

为解决SINS动基座传递对准的快速精确问题,将混合优化的RBF神经网络应用于此。首先运用递阶遗传算法优化RBF神经网络的拓扑结构,并对网络其余参数进行全局粗调;在此基础上运用H∞滤波算法对网络其余参数进行在线自适应精调。其计算机仿真结果与扩展卡尔曼滤波比较表明:该算法在精度、实时性方面与扩展卡尔曼滤波相比提高了将近50%。     

一种面向混合数据集可视化的高效数据转换技术

应用领域中存在大量多数据类型属性的混合数据集,但是,很多有效多变元可视化方法的适用范围都只局限于单一类型,对于混合数据集可视化效果不甚理想。针对包含数值及分类型属性的多元混合数据集,提出一种面向混合数据集可视化的数据转换技术,首先对每一数值型属性使用聚类技术进行分类化,然后应用对应分析算法量化所有分类型属性,最后将转换后的混合数据集使用经典的数值型可视化方法——星形坐标法进行展现,并且针对变元数量较多或分类型变元势较高的混合数据集,在数据转换过程中提出一套降势策略,减少参与计算的变元数量,提高计算效率。实验表明,该方法对混合数据集的可视化结果不仅易于理解,而且有利于用户发现其中的隐性知识,降势策略在提高内存及时间效率方面作用显著。     

单兵模拟射击训练的数据统计方法研究

提出了对单兵模拟射击训练系统射击数据的新统计方法。该方法针对射击需要,在初步的数据统计后,利用统计学理论,针对性地设计了射击数据二次处理统计指标。新的统计指标不仅使射击训练水平更加精确高效,同时使射击指挥更加科学合理。     

基于改进FDR算法的SOC测试数据压缩方法

针对FDR编码算法对1编码效率低的弊端,提出了能同时对0和1编码的改进FDR编码算法,采用基于有限状态机的解码电路设计解码器,利用Golomb编码、FDR编码和改进FDR编码算法,分别对相同与不同长度的测试集进行压缩。实验结果表明,改进FDR编码算法要优于Golomb编码与FDR编码,且对SOC测试数据的压缩是有效的。     

精密轴承低噪声润滑脂研究进展

随着社会的发展和科学技术的进步,人们对降低设备噪声的要求越来越高,特别是办公设备、家用电器及某些军事装备在这方面的要求更为突出。使用低噪声润滑脂是降低精密滚动轴承噪声的重要途径。综述了国内外低噪声润滑脂的研究情况,探讨了润滑脂组成、制脂工艺、结构及杂质对轴承振动和噪声的影响,分析了低噪声润滑脂下一步的发展方向。     

战场态势图互操作性及其关键技术分析

信息化战争中,战场态势图已经成为各类指控系统的核心。围绕联合作战战场态势图的互操作性问题,从分析互操作性的定义和模型入手,进一步从公共时间基准、全球指控系统、公共作战图、单一合成空图等方面,对当前美军实现战场态势图互操作性技术特点以及发展思路进行剖析。最后,对态势图构建中亟待突破的几项基础技术：面向服务的战场态势体系构建、元数据建模、多传感器数据互联等给出了总体上的研究思路。     

陆军作战战术数据分发研究

战术数据是指战场上各类实体经过格式化编码的数据,是战场态势显示的基础.战术数据的分发目的是在适当的时机,将适当的信息传输到适当的位置,其分发技术是取得实现信息化条件下作战信息优势的保障.以联合作战为背景,以满足陆军合同战斗领域的态势共享和数据化指挥为目标,以现有数据通信装备和网络能力为基础,运用系统分析的方法,分析了战术数据的情报信息流程和行动控制信息流程,确定了满足分发需要的系统网络拓扑结构、系统软件结构和功能,讨论了实现分发功能的指挥代码技术、数据分发逻辑规则体系以及智能代理等关键技术的原理和方法,并用原型系统初步验证了所设计的系统的可行性,为进一步的软件开发奠定了技术基础.