再生分辨矩阵与决策熵的不完备决策系统属性约简

为了有效地解决不完备决策系统的属性约简问题,提高属性约简的效率,提出了基于再生分辨矩阵与决策熵的不完备属性约简算法。该算法利用基于容差关系的分辨矩阵来计算相对核,通过再生分辨矩阵计算再生集和再生集属性来缩小加入约简集的条件属性选择范围,以再生集属性的分辨度和决策熵为依据,选择加入约简集的条件属性,并通过实例进行验证分析。结果表明,该算法适用于协调不完备决策系统与不协调不完备决策系统,能够有效地降低时间复杂度,并得到最优属性约简。     

基于子束变换的自适应线性特征检测

子束变换是一种在多个尺度上对图像线段求积分的线段检测算法.针对二值图像中的线性特征,在强杂波环境下,研究了子束变换的特征检测问题.综合利用了不同尺度上的子束特性,引入线性插值、新的目标函数和Chebyshev不等式,提出了一种自适应线性特征检测算法.仿真结果表明,该算法对杂波环境下的线性特征检测非常有效,并对短线干扰有一定的抑制能力.     

一种基于线性流形的基因表达数据的聚类方法

由于基因表达数据的稀疏性和噪声性,传统聚类算法对其聚类时不能取得好的效果。针对这一问题,一种新的线性流形方法被提出,它的基本思想是搜索数据集中的线流形聚类,再将其中某些线流形聚类融合构造高维流形聚类。该算法将切向距离和法向距离作为线性流形的距离度量,运用空间近邻信息,采用聚类基因的平均表达水平作为转移向量,提高了聚类的准确度。实验结果表明,该算法的聚类准确性优于其它聚类算法,并且对带有噪声的数据可以保持较高的聚类准确度;在对Hela基因表达数据聚类时,算法得到了具有显著生物学意义的聚类。这些都说明提出的算法对基因表达数据聚类的适用性和有效性。     

Zernike矩的不变性分析及其改进

Zernike矩作为一种基于区域的形状描述子,具有良好的旋转不变性,能够很好地提取图像内部的形状信息。介绍了Zernike矩的定义,对其不变性进行了深入分析,并对Zernike矩算法进行了改进,使其在具有良好的旋转不变性的基础上,也具有较好的平移不变性和比例不变性。结果表明,改进后的Zernike矩具有更好的不变性,可更好地应用于图像识别中。     

膜型声子晶体原胞结构隔声性能试验研究

针对船舶舱室噪声低频控制问题，以一种薄膜型声子晶体原胞结构为研究对象，采用阻抗管法进行隔声性能试验研究，探究了不同配重质量、薄膜厚度和框架厚度对其隔声性能的影响规律。试验研究结果表明：配重质量、薄膜厚度和框架厚度增加均能提升薄膜型声子晶体的隔声性能，其中以配重质量影响最为明显；相较于无配重及单侧配重情况，双侧配重的薄膜型声子晶体隔声频段大幅拓宽，隔声量在中低频及高频显著增加，低频略有降低；增加薄膜厚度及框架厚度均可有效向低频拓宽薄膜型声子晶体的隔声频段并提高隔声量，以增加框架厚度，对低频隔声性能的提升更为明显。     

邻域加强的并行子空间优化过程

针对基于响应面的并行子空间优化(CSSo-RS)过程的不足,提出了基于邻域加强的改进CSSO-RS优化过程.其主要思路是在子空间优化后,在得到的最优解附近进行全部变量的优化,以更好地协调系统级优化与子空间优化.用经典测试函数及通用航空飞机参数优化问题对该算法进行测试,测试结果表明该算法使CSSO-RS优化效率得到较大的...     

一种慢速运动目标ISAR子孔径拼接方法

ISAR成像是现阶段一种被广泛研究的重要技术.首先阐述了利用距离一多普勒算法对线性调频体制ISAR的成像原理.在此基础上,针对慢速运动目标的特点,提出了基于相位补偿的子孔径拼接处理方法.该方法可以明显改善成像效果.利用滑翔机模型进行仿真验证.其仿真结果证明了其可行性和有效性.     

法治漫话

条令提示:内务条令第二百二十一条规定:担任节假日值班的人员和部(分)队,值班结束,通常应当补假。     

为了这片深爱的土地——内蒙古鄂尔多斯市东胜区泊江海子镇党管武装工作记事

九曲黄河由青藏高原出发,一路蜿蜒向东狂奔,流经宁夏后,突然转头北上,在内蒙古高原上划了一个大大的"几"字后一路南下,东归入海。古老神奇的鄂尔多斯像一块温润的美玉稳稳地镶嵌在黄河"几"字形怀抱里,母亲河的哺育和润泽中,勤劳、智慧的鄂尔多斯人民在改革开放的大     

基于两级隐式形状模型的抗遮挡目标跟踪

为解决遮挡条件下的目标跟踪问题,提高定位精度,提出一种基于两级隐式形状模型的目标跟踪算法。首先利用Fast Hessian检测子提取待跟踪目标及周围区域的局部关键点区域构建码本字典,用SURF描述子获取码本的特征描述矢量建立码本支持模型,然后利用广义Hough变换建立码本字典集与目标之间的共生关系,通过隐式形状模型进行在线学习更新,最后通过寻找投票空间中的极大值来对目标进行定位,根据跟踪过程中目标遮挡程度的不同,分别赋予目标自身码本投票及周围码本投票不同权重,提高不同遮挡状态下目标定位精度。实验结果表明,在目标被遮挡甚至不可见或者丢失后重新回到视场时,该算法均能鲁棒地定位出目标。