Fuzzy-AHP在军械软科研管理中的应用

本文采用群组Fuzzy-AHP对军械管理软科研成果进行综合评价,给出了一个简便、可行的评价标准。军械管理系统是一个复杂的开放系统,有诸多不确定的因素存在,我们认为要提出一个适应性较强的、具有浓缩内涵和广大外延的军械管理软科研成果的评价标准,必须遵守局部服从整体、近期效果与远期效果相结合、定性分析与定量分析相结合的原则。针对军械管理软科学研究的特点,本文建立了表征软科学成果的包括价值、质量、投入在内的指标体系,构成了多目标决策数学模型,运用层次分析的方法,结合模糊评判的手段,给出了模糊评判矩阵、综合评分与排序。     

矩形带簇的推广

本文将矩形带簇的概念扩张到了广义矩形带簇,讨论了广义矩形带簇的若干性质.     

单基药挥分的色谱测定法及其应用

本文阐述了单基药挥分的色谱测定方法,并探讨了在单基药挥分变化规律等问题研究中的应用。     

一种新型雷达接收机前端的研制

本文介绍一种具有快速、准确、高载获率和高分辨率的Ｃ波段雷达侦察信道化接收机的前端,首先叙述它的组成原理,然后简介电路的构成适到的性能参数。     

平面B—样条曲线的拐点定理

利用插入节点的算法,本文研究了Ｂ—样条曲线的形状,得到了Ｂ—样条曲线拐点的一个定理。该定理描述了当控制多边形只有一个拐向点时Ｂ—样条曲线的拐点、尖点和二重点的关系。此项研究对于工程应用中的ＣＡＤ有较实际的指导作用。     

基于MA的自适应多载波并行组合扩频通信技术

为了提升多载波并行组合扩频的通信性能,将自适应技术应用于多载波并行组合扩频通信系统中,并基于边缘自适应准则（MA）,针对多载波并行组合扩频（PCSS-OFDM）通信系统和多载波差分多相并行组合扩频（DMP-PCSS-OFDM）通信系统,分别提出两种自适应通信方式。在多种多径信道环境中的仿真结果显示：在多径信道中,自适应PCSS-OFDM系统的误码率相比PCSS-OFDM系统有显著降低;自适应DMP-PCSS-OFDM系统则更适用于相干带宽较窄且衰落较深的信道中。     

结合振动特征优选和GWOA-XGBoost的电机轴承故障诊断

为解决电机轴承故障状态难以识别,从而造成诊断精度不高的情况,提出了一种基于信号特征提取与极限梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)结合的电机轴承故障诊断模型。使用优化的变分模态分解获得振动信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,再基于多尺度熵理论计算各IMF分量的多尺度熵值进行特征重构。在鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)中引入遗传算法的选择、交叉、变异操作对WOA进行改进。用改进的WOA算法对XGBoost的超参数进行寻优,获得了帮助XGBoost取得最优分类效果的超参数组合,将7种不同故障类型的振动信号进行重构后输入优化的XGBoost模型进行故障诊断。实验结果表明,所提GWOA-XGBoost模型的电机轴承故障诊断精度能够达到97.14%,相较于传统诊断方法,性能提升效果显著。     

滚动球变换支持下的TIN-DDM地形特征线自动提取方法

针对传统规则格网数字高程模型地形特征线提取方法中存在阈值难以定量调控、连接方式无法自适应调整以及地形特征线类型不完整的问题,将滚动球变换模型应用于不规则三角网数字水深模型(triangulated irregular network digital depth model,TIN-DDM)地形特征线的自动提取,在构建临界滚动球半径关联的地形特征点定量识别判定准则基础上,引入地形形态边界点概念,采用逆向工程的建模思路,建立了以剖分单元为基础的地形特征线自动提取模型,结合地形类型判定准则的多尺度表达特性及顾及水深数值的地形特征优化模型,提出了可多尺度表达且类型完整的地形特征线自动提取方法。试验结果表明:相比于经典地表流水模拟方法,该方法可实现完整、连续且细分的TIN-DDM地形特征线自动提取及多尺度表达,且提取的地形特征线具有更高的地形重构精度。     

基于整体变分和数学形态学的空间非合作目标边缘检测

非合作目标不提供已知的目标标识器和敏感器件,无疑增加了检测识别的难度.CCD相机能够提供大量包含有非合作目标的尺寸、形状、相对位置和相对姿态等信息的高分辨率图像,用常规方法进行非合作目标图像分割时,由于空间环境的影响,使得目标的轮廓线非常零碎,常掩埋在杂乱的背景分割线中.为了克服这种问题,提出了一种保持边界的整体变分方法和数学形态学相结合的方法.先用整体变分方法对图像进行平滑的同时可以最大限度地保留图像中的轮廓、边缘等特征信息以增强目标的边缘,然后采用数学形态学的方法对其进行膨胀、腐蚀以滤除众多的背景噪声.经大量的实验验证,这种方法可以有效地提取出非合作目标的边缘信息,并可滤除大量噪声,为进一步开展非合作目标识别工作奠定基础.