基于光谱信息融合的发动机磨损状态监测

光谱分析技术操作简便、快捷, 是发动机磨损状态监测与故障诊断行之有效的主要手段。基于发动机磨损特征及其状态识别框架, 建立了其信息融合系统, 并结合实例, 分别应用磨损量信息融合、磨损率信息融合和磨损量与磨损率联合融合 3种方法, 得到发动机磨损工况的信任区间及其磨损状态。实践证明, 光谱信息融合方法可提高发动机磨损状态的识别率, 是发动机磨损状态监测的理想方法。     

分布式虚拟操作训练系统误操作数据采集方法

介绍了某型武器系统分布式虚拟操作训练系统的功能、构成,并在此基础上研究分布式系统误操作数据采集方法。根据虚拟训练的需求,确定了采集数据的类型,包括2项1级指标、5项2级指标和6项3级指标,全面反映了操作过程中的各种误操作情况;在主仿真流程的基础上,设计了误操作数据采集流程,并将结果写入相关数据库。在系统开发过程中对误操作数据采集方法进行了验证。     

基于数据挖掘的海战场态势可视化平台构建

可视化和数据挖掘是进行海战场态势评估、实现战场可视化的两项关键技术。海战场态势可视化能提高指挥员的战场态势感知能力,有效辅助指挥员进行当前态势评估和未来态势预测。而数据挖掘技术是对海量战场态势数据进行知识发现的有效工具,基于数据挖掘技术从顶层构建了海战场态势数据可视化挖掘平台,并对其中的各子模块进行了具体研究。     

复杂系统维修性综合评估技术

分析了复杂系统使用期间维修性水平动态变化特点,研究了复杂系统在使用中维修性数据特点、类型和分布确定方法,建立了复杂系统使用期间维修性指标综合评估模型,提出了维修性增长极大似然评估方法,为复杂系统维修性指标计算和评估提供参考。     

数字水印技术在高分辨率遥感数据安全保护中的应用

随着高分辨率遥感数据应用的不断扩展,其安全和版权问题也日益突出。利用数字水印技术保护高分辨率遥感数据安全是目前可行、可靠的技术手段。介绍了数字水印基本原理并分析了高分辨率遥感数据数字水印特征,研究了数字水印技术在高分辨率遥感数据安全分发管理、网络发布等方面的应用,探讨了高分辨率遥感数据数字水印系统设计,并对高分辨率遥感数据数字水印技术进行了展望。     

民用飞机运行可靠性研究进展

结合民用飞机运行可靠性研究的技术现状与发展趋势,根据现有的型号设计、研制和在役飞机的具体情况,阐述了民用飞机运行可靠性研究需求。通过梳理民用飞机运行可靠性理论研究进展及工程应用现状,从运行数据采集与处理、运行可靠性分析方法、运行可靠性预测反馈技术、运行可靠性的优化设计、优化维修任务、运行可靠性综合管理平台六个方面,详细阐述民用飞机运行可靠性研究现状及面临问题,展望了民用飞机运行可靠性研究未来发展方向。     

层叠分段傅里叶变换的数字Stretch实现新方法

针对数字Stretch处理在大抽取倍数情况下硬件资源消耗大、难以工程实现的问题,提出了层叠分段快速傅里叶变换处理的数字Stretch实现算法,将数字混频后的数据序列通过层叠分段与重组,利用小点数的快速傅里叶变换运算实现数字Stretch处理。实测数据验证了算法的有效性。资源消耗分析表明,与常规的数据滤波抽取处理方法相比,该算法可有效减少数字Stretch处理的硬件资源消耗。     

基于DEA方法的新疆少数民族高等教育效率评价研究

由于数据包络分析方法（DEA）对多输入多输出系统的效率评价问题具有十分独特的优势。近年来,DEA方法在高等教育效率评价,尤其是在高等学校人力资源利用效率评价中的应用日趋增多,取得了丰硕的研究成果。本文针对新疆少数民族高等教育效率评价问题,重点从地域角度,采用DEA交叉评价方法定量研究新疆少数民族高等教育资源利用效率的状况,以期为教育管理者在制定资源配置政策以及高校在如何提高资源利用效率方面提供借鉴与参考。     

一种快速抑制单脉冲雷达角闪烁的方法

一种小窗口的快速中值滤波方法能够有效抑制比幅单脉冲末制导雷达角跟踪中的角闪烁。该方法根据比幅单脉冲雷达测角原理,在测角之后对测量结果以小窗口中值滤波的方式进行处理,最大程度上保留测角结果的细节信息又能够有效地抑制角闪烁,并且有较低的运算量。通过对仿真及实测数据的处理,表明该算法可以明显降低末制导雷达在接近目标时角闪烁的影响,有效提高雷达角跟踪精度。     

基于网格的聚类挖掘算法

为了提高海量数据挖掘效率,研究了一种基于网格环境下的分布式聚类（Prejudge-Based Distributed Clus-tering,PBDC）算法,并引入距离、模和内积的概念,在聚类之前进行预判断,减少了不必要的计算开销。在此基础上提出了一种分布式并行化聚类（Distributed Parallel Clustering,DPC）算法,将其嵌入到Weka4ws中,以开源数据挖掘类库Weka为底层支持环境,构建网格环境下的分布式数据挖掘体系,同时进行仿真实验。实验结果表明：该算法对于网格环境下海量数据的分布式聚类具有良好的效果。