AFM探针针尖曲率半径显微测量方法

探针针尖曲率半径是影响原子力显微镜分析与观测精度的关键要素之一,微小光学零件采用的精密测量技术不适于分析非透明探针针尖曲率半径。以高分辨率扫描电子显微镜图像为分析对象,采用灰质化、滤波降噪等图像预处理和Canny边缘检测技术获取针尖轮廓,对轮廓坐标采样后利用非线性高阶多项式函数拟合轮廓曲线,根据扫描电镜图像的度量标尺换算得到针尖实际曲率半径。结果表明：该方法对AFM探针针尖曲率半径的测量偏差不超过15％,具有较高测试精度和广泛应用前景。     

延迟容忍无线传感器网络动态数据传输

分析现有经典延迟容忍移动无线传感器网络DTMSN(Delay Tolerant Mobile Sensor Networks)数据收集算法.提出了一种基于选择复制的动态数据传输策略ASRAD(Advanced Selective Replication based Adaptive Data Delivery Scheme).其基本思想是把数据消息动态的复制给更有可能与汇聚点通信的传感器节点以达到尽量增大传输成功率和降低传输能耗的目的.ASRAD由数据传输和队列管理两个主要部分组成.     

采用故障树的数据链系统故障模式

根据数据链系统的故障检测困难的特点,采用故障树分析法,建立了数据链系统的故障树;在详细分析数据链系统故障特点的基础上,提出了端口功能检测法、调制解调器替代法和电性能参数检测法3种故障定位方法。设计了端口功能检测法中数据测试仪、终端设备模拟器和自环测试监测仪的系统连接方法,设计了调制解调器替代法的系统连接方法和电性能参数检测法的常见电性能参数。综合使用故障检测定位方法,可快速定位数据链系统常见故障。     

逼近理想灰关联投影多目标决策的点迹-航迹关联算法

点迹-航迹数据关联是多目标跟踪的重要组成部分。将多目标决策思想和灰关联分析方法引入点迹-航迹关联的研究,提出了一种基于逼近理想灰关联投影多目标决策的点迹-航迹数据关联算法。仿真实验表明,该算法在密集多目标情况下有一定的实际应用价值。     

改进的组网雷达目标跟踪数据关联算法

基于高逼真多假目标干扰在组网雷达进行数据处理时可能会极大地增加中心站的计算量,降低数据关联正确率,提出一种改进的双门限快速数据关联算法,利用无源侦察设备所测的目标属性参数与空间状态参数的联合统计距离,对有源雷达与无源侦察装备协同的数据关联进行改良。通过仿真比较得出改进算法不仅可以对目标成功地进行跟踪,降低目标位置均方根误差,而且运算时间要比传统的JPDA大为缩短,验证了算法的有效性。     

软件可测性评估

介绍了现有的软件可测性评估方法,继而提出了基于程序结构的软件可测性评估方法,该方法充分考虑了软件的失效机理,针对测试对象的不同特点,给出了面向控制流的软件故障执行的概率、数据状态感染的概率及以变量的定值-引用为基础的被感染数据状态传播到输出的概率等估计方案,在此基础上,进行了软件可测性的评估.     

混合指数分布模型的Bayes分析

针对截尾试验数据的情况,给出了二元混合指数分布模型的平均寿命和可靠性函数的严格的Ｂａｙｅｓ点估计,并运用最大熵准则给出了可靠性函数的近似的Ｂａｙｅｓ置信下限估计。     

A misclassification cost‐minimizing evolutionary–neural classification approach

Machine learning algorithms that incorporate misclassification costs have recently received considerable attention. In this paper, we use the principles of evolution to develop and test an evolutionary/genetic algorithm (GA)‐based neural approach that incorporates asymmetric Type I and Type II error costs. Using simulated, real‐world medical and financial data sets, we compare the results of the proposed approach with other statistical, mathematical, and machine learning approaches, which include statistical linear discriminant analysis, back‐propagation artificial neural network, integrated cost preference‐based linear mathematical programming‐based minimize squared deviations, linear integrated cost preference‐based GA, decision trees (C 5.0, and CART), and inexpensive classification with expensive tests algorithm. Our results indicate that the proposed approach incorporating asymmetric error costs results in equal or lower holdout sample misclassification cost when compared with the other statistical, mathematical, and machine learning misclassification cost‐minimizing approaches. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006.     

GM(1,1)模型用于目标方位数据预处理

基于估计理论这一数学基础的纯方位目标运动分析,由于其本质上的非线性,导致估计性能严重依赖观测精度,在大噪声背景下,收敛慢,甚至发散.针对此,提出一种基于灰色系统GM(1,1)模型的数据预处理算法.该算法不需要数据的概率分布、一二阶矩等统计先验知识,而是通过生成具有较强规律的数列,揭示数据的内在规律.仿真结果表明,该模型能有效地滤除背景噪声;经过预处理后的数据用于目标运动状态求取,解算结果理想.     

某型飞机魔球信号采集与分析

从阐述魔球操作对目标瞄准的实现机制入手,分析了数据采集系统的总体结构及采集系统的硬件设计和软件设计思想.实现了对飞机魔球信号的实时采集,并对采集结果进行仿真分析,从而推导出不同相关武器种类、目标与弹轴不同夹角、不同目标距离、不同工作状态下魔球信号的变化规律.