基于群决策协同网络信息的掩护机编队选择

针对任务机群中掩护机编队的选择,用群决策协同网络信息模型进行了掩护机编队的选择。首先,给出了协同网络、模糊数和语言变量的相关概念;其次,分析了掩护机编队选择的指标体系框架和协同网络信息框架;然后,构建了群决策协同网络信息的数学模型,在此基础上,给出了方案选择的步骤;最后,运用该模型对掩护机编队的选择进行求解。结果表明：该模型能够综合群体专家的知识,解决掩护机编队选择中的定性判断问题。该模型可用于个体指标和协同指标均为定性指标时的方案优选问题。     

也谈期刊编辑选题策划

期刊编辑选题策划是编辑在信息传播过程中所从事的决策与设计性工作 ,它具有显著的特征 ,应遵循内在的原则。     

一种基于模型的舰船目标特征提取方法

针对中分辨雷达,提出了一种基于模型的舰船目标特征提取方法。通过对特征向量的组合和加权提高了舰船目标的特征提取质量,在人工神经网络识别器中取得了较好的识别效果。     

Discriminating between the Weibull and log‐normal distributions

Log‐normal and Weibull distributions are the most popular distributions for modeling skewed data. In this paper, we consider the ratio of the maximized likelihood in choosing between the two distributions. The asymptotic distribution of the logarithm of the maximized likelihood ratio has been obtained. It is observed that the asymptotic distribution is independent of the unknown parameters. The asymptotic distribution has been used to determine the minimum sample size required to discriminate between two families of distributions for a user specified probability of correct selection. We perform some numerical experiments to observe how the asymptotic methods work for different sample sizes. It is observed that the asymptotic results work quite well even for small samples also. Two real data sets have been analyzed. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004     

基于模糊层次分析法的航天测控方案优选决策

分析了航天测控任务重要度的影响因素,运用模糊层次分析法研究了航天测控任务方案的优选决策问题,详细分析了方案重要度排序的计算步骤,并通过实例计算证明了方法的简单可行性,该方法在处理航天测控冲突时有一定的应用价值。     

基于熵权-双基点法的战时野战维修装备编配方案优选研究

为解决战时野战维修装备编配多方案优选困难问题,实现编配方案的合理化选择;首先在分析优选编配方案的数据基础上,构建了多方案优选指标体系;然后利用熵权方法计算了优选指标的权重和标准化数据;最后利用双基点法构建了优选模型,并计算了各方案的优属度,确定了最优编配方案．     

基于设计参数综合评价决策的维修性设计方案优选方法

针对维修性设计方案的评估优选问题进行分析,给出一种改进的设计参数综合评价优选方法.考虑到维修性设计因素评价的不确定性和模糊性的特点,采用集对分析理论对维修性设计因素的模糊语言值评价进行处理,并将层次赋权方法引入方案贴近度评估决策模型,以提高方案优选的可信性.最后以某航天器电源系统的维修性设计方案优选为例说明了该方法的应...     

基于颜色及梯度统计特征的结核杆菌目标识别

提出一种基于颜色及梯度统计特征的结核杆菌目标识别算法。首先基于HSV颜色空间进行图像预分割,然后在CIE L*a*b*颜色空间进行自适应分割以提取目标精细几何形状。为了适应背景的复杂变化,基于色调一致性假设对疑似目标进行色调一致性检验并剔除大部分伪目标。为了将重叠粘连目标从伪目标中分离出来,提出两个梯度统计特征,然后结合目标的面积、周长、长宽比、圆形度、粗糙度等形态特征,组成7维特征向量送入贝叶斯分类器进行分类。实验结果表明,本文算法能适应标本、染色及图像背景等复杂变化,目标识别率可达91%。     

基于尺度选择性的空间数据源选择与预取策略

合理高效的数据源选择策略是提高空间信息检索系统效率的重要因素之一。针对以往研究中对空间尺度语义关注程度的不足,提出一种结合空间尺度语义选择检索数据源的方法。该方法综合考虑人眼视觉特性,计算出参与分布式查询计划生成的数据源集合,过滤在尺度意义上对最终查询结果无影响的数据源,并通过将数据源的简化表达进行预取,进一步减少了查询的整体执行代价。实验结果表明,提出的方法在大尺度查询和小尺度查询时均具有良好的性能。     

基于改进K-L变换的特征提取技术

在模式识别中,为解决样本增加时,反复使用传统K L变换进行特征提取耗时多的缺点,提出了一种改进的K L变换方法,该方法利用快速递推算法来计算协方差矩阵,并使用矩阵扰动理论来求解协方差矩阵的特征值和特征向量。仿真试验表明该方法在确保计算精度的前提下,大大减少了运算时间。