基于多尺度稀疏字典的SAR图像目标识别方法

针对合成孔径雷达目标识别问题,提出一种基于多尺度稀疏字典的SAR图像目标识别方法。稀疏字典选择是稀疏表示中的关键问题之一,该方法利用小波多尺度分析构造过完备稀疏字典,将训练样本图像在小波解析域中进行小波多层分解,充分利用小波多尺度分析突出图像局部特征的特点,并和过完备稀疏表示有效结合组成级联字典。通过求解测试样本相应的稀疏系数矢量并根据系数矢量中对应训练样本类别的重构误差判定目标类型。实验结果表明,该方法在识别前无需对SAR图像进行预处理,具有良好的识别效果。     

基于稀疏子空间聚类的人脸识别方法

在现有的稀疏子空间聚类算法理论基础上给出两种稀疏子空间聚类优化算法:稀疏线性子空间聚类和稀疏仿射子空间聚类。这两种优化算法针对不同的数据集会有不同的聚类效果。通过稀疏表达得到不同的稀疏系数矩阵,把稀疏系数矩阵应用到较为简单的改进的正则化谱聚类算法中实现聚类。应用Yale B数据对人脸图像进行识别分类得出:采用稀疏线性子空间聚类算法优于稀疏仿射子空间聚类算法;在算法执行时间上和算法聚类错误率比传统的稀疏子空间聚类较为快速高效。     

基于聚类主成分分析法的变压器参数关联度评估

为了有效管理和监测电力变压器的健康状态,在对变压器正常运行的海量数据进行分析的基础上,构建变压器参数关联度评估方法。首先,为了对变压器运行参数进行参数分类定性,基于系统聚类的方法构建变压器参数样本分类流程算法,并设计了相应的流程图;然后,通过引入聚类以及主成分分析方法,建立基于聚类的主成分分析的变压器主要影响参数关联度评估模型;最后通过潼南电力局实际运行数据验证模型的可靠性和有效性,准确分析了变压器运行参数之间的定量关系,可以为变压器故障预测研究提供重要依据。     

改进型灰色聚类法对航电火控系统仿真可信度评估

综合航电火控系统仿真的可信度研究越来越成为航电综合化仿真方面的一个重要研究课题,灰色聚类法是对综合航电火控系统仿真可信度进行评估的一种有效方法,首先对灰色理论和灰色三角白化权函数聚类评估法作了阐述,然后对改进型的灰色三角白化权函数聚类模型进行了重点说明并应用此法对综合航电火控系统进行仿真可信度评估。此方法简单易行,合理性强,为综合航电火控系统仿真可信度评估提供了一种较好的标准。     

基于分簇理论的信息流优化算法研究

将导弹防御指控网络看作变拓扑结构网络,引入小世界网络中"簇"的概念,以最短作战响应时间为优化指标,提出了一种基于平均连接度自适应分簇算法的信息流优化算法。仿真结果表明,该算法在保证信息优裕度的前提下,提高了信息可达度和信息交互质量,提高了指控网络遭受打击时的重构能力。     

Determining newspaper marketing zones using contiguous clustering

We develop a heuristic procedure for partitioning graphs into clusters of nodes such that each cluster of nodes induces a connected subgraph with the objective of minimizing the differences within clusters as measured by the total differences between all pairs of nodes of a cluster. We apply our procedure to determine optimal delivery zones for community sections of a major newspaper while including a number of operational constraints. Our results demonstrate a 18–56% improvement in the total differences within the zones designed over the usual intuitive heuristics. Given the magnitude of the revenue generated by larger local newspapers through zoning, our method demonstrates how better zoning can significantly enhance the value of segmentation. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005.     

利用迭代线性约束最小二乘方法实现不规则阵列的方向图综合

研究了用自适应波束形成技术实现不规则阵列的方向图综合问题,改进了应用于方向图综合的迭代线性约束最小二乘方法,改进后的算法提高了数值稳定性和对随机稀疏阵的适应性。对特定的阵列如果指定的理想方向图无法达到,该算法可以获得最好的逼近。仿真结果验证了算法的性能。     

面向大规模交互数据空间划分的Voronoi图生成算法及应用

传统Voronoi图对大量点集进行Voronoi划分时会产生Voronoi单元格数过多的现象,导致难以适用于地理信息系统、生物医学等诸多领域.为了解决这个问题,提出一种自适应基于密度的聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBS...     

一种基于TF·IEF模型的在线新闻事件探测方法

空间电磁编队具有不消耗推进剂、无羽流污染、连续可逆和同步控制等优势,静态电磁编队在光学干涉成像等领域具有广阔应用前景。动力学平衡态的稳定性与控制是实现静态电磁编队的基础。论文针对双星电磁编队沿径向、切向和法向分布的三种平衡态构形,利用Kane方法建立了6-DOF耦合非线性动力学模型,分析了三种平衡态构形的开环稳定性、耦合特性与控制需求,最后设计LQR控制器,实现了平衡态构形的稳定控制,并进行了仿真验证。     

变分自编码器结合聚类算法在空战态势评估问题上的应用

针对传统态势评估方法确定权值的主观性强、处理大数据能力弱、特征提取能力不足等问题,提出基于改进变分自编码器和聚类算法的无监督空战态势评估方法。根据态势变化连续性特点,提出基于时间段的空战态势分类方法,将敌我双方态势划分为四类。在变分自编码器的基础上,提出了VAE-WRBM-MDN特征提取模型,即使用混合密度网络优化变分自编码器的特征提取能力和生成数据的相似度,使用权值不确定限制玻尔兹曼机优化网络的初始权值。将提取的特征分别输入到两种典型的聚类算法中进行聚类,并结合态势函数和实际战场情况修正聚类结果,形成正确的态势分类标准。在实验部分,分别进行了最优参数调整、关键特征提取、聚类以及修正实验。实验结果表明,模型态势分类正确率和运行时间均满足应用需求,实例评估结果与客观态势一致性强,所提方法具有实际应用价值。