基于改进权值和TOPSIS质量评估方法

针对武器电子系统质量评估过程中客观性不强、实用度较差的问题,引入评估指标的区分度与重要度概念,提出基于DSmT改进权值的TOPSIS质量评估方法;首先,从主客观角度构建指标重要度和区分度作为广义信度赋值;然后采用DSmT(Dezert-Smarandache Theory)理论融合不同冲突证据源的广义信度赋值,消除证据源间的冲突,得到改进权值;接着构造基于改进权值的TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)法隶属贴近度;最后,以某型感应装定器为例进行实验验证,结果表明,该方法确定的指标权重具有更高可信度,对系统的质量评估更加准确,符合装备实际情况,具有较好的工程应用价值。     

一种从饱和正弦信号中恢复原信号幅值与相位的方法

本文面向电磁耦合传感系统,提出一种从饱和正弦信号中估计原信号幅值与相位的方法。该方法利用正弦信号具有大小变化和过零的特性,在饱和信号中提取未饱和部分信号样本;然后用基于最小二乘法拟合的线性矩阵计算,实现信号的正弦和余弦分量估计,计算得到信号幅值和相位。通过仿真考察饱和程度和噪声水平对恢复信号幅值和相位等参数的影响;结果表明,当满足足够的采样点数条件时,本方法能在一定的噪声下完成大范围（十倍饱和界限）饱和信号的恢复,并能够保证较高的信号提取精确度和计算速度。这为大范围饱和情况下的信号准确提取和扩大测量量程提供了依据。     

增强寻优能力的改进蜂群算法

针对人工蜂群算法易陷入局部最优问题,首先,将蜂群算法中的跟随蜂数量翻倍,用其一半采用轮盘赌选择机制更新,保持蜂群沿着蜜源浓度大的方向进化;增加的一半跟随蜂采用反向的轮盘赌选择机制,用以维持种群的多样性。其次,将所有未更新计数器次数大于阈值的蜜源对应的引领蜂变成侦察蜂,并对相应蜜源进行更新搜索。最后,求出每一轮迭代后所得蜜源的中心位置,通过中心位置与每个蜜源所在的邻域内产生一新解,再比较适应度值的大小,选择优者。经过实验证明,该改进算法具有更高的收敛精度和很好的鲁棒性,且增加了算法跳出局部最优的机会,增强了蜂群算法的寻优能力,具有更好的优化性能。     

矢量阵信号子空间投影波束形成

针对常规波束形成无法充分发挥矢量阵抗干扰性能的问题,提出了基于信号子空间投影的波束形成方法.对声矢量阵接收信号进行三阶张量建模,利用高阶奇异值分解得到信号子空间,并将阵列流形矢量投影于其上,从而得到相应的空间谱计算方法.计算机仿真试验验证了该方法的有效性.     

结合RGB颜色特征和纹理特征的消影算法

摘　要 在视频监控的运动检测中,运动阴影常被误认为视频对象。为了解决这个问题,提出了一种结合RGB颜色特征和纹理特征的运动阴影检测方法。首先,利用背景差和多帧差结合的方法,获得包含运动阴影的前景分割,在此基础上利用阴影区域中RGB特征的相似性(其RGB向量夹角较小)与局部二值纹理模式(Local Binary Pattern,LBP)相结合,进行阴影检测与去除。然后使用形态学的方法去除像素突变的边缘部分。实验表明,该方法在运动目标检测及跟踪方面取得了较好的效果,与其他消影算法比起来,速度较快,可应用于运动目标检测分割及跟踪等领域。     

基于直方图分析和OTSU算法的文字图像二值化

在基于灰度图像的文字提取中,文本图像的二值化算法的优劣直接影响到字符识别的性能。本文对比几种常用的二值化算法,提出一种改进的直方图分析和OTSU算法相结合的算法,该算法利用对直方图信息的区间分析和分类,缩小了查找阈值的范围,最后再利用OTSU求出最优阈值。实验结果表明,该方法能够有效降低光线对OTSU算法的影响,具有较好的分割普适性。     

注册表在网络控制中的应用

为了方便访问共享资源,我们时常会开启Windows系统内置网络映射功能,将远程共享资源映射到本地硬盘中。现在,我们通过修改注册表键值方法,让网络映射功能更好地发挥作用,以提高网络共享访问效率。注册表是Windows系统中一个很神奇的地方,从中能找到各种软硬件安装卸载以及系统设置的痕迹,任何系统管理与维护方面的操作,基本上都能通过调整注册表有关键值的方法加以控制。更为重要的     

关于Excel中Vlookup函数在生活中的应用

Vlookup函数是Excel中一个非常实用的函数,在没有数据库系统支持不能使用数据库查询语句的情况下,能解决一些常用的数据查找问题。通过实例,分析了Vlookup函数的用法。     

基于合作博弈论的社会网络关键节点发现研究

社会网络关键节点发现问题有着许多重要的应用,同时也越来越受到了研究机构和学者的关注。为了找到社会网络中top K个关键节点,提出了一种基于合作博弈理论的方法。该方法考虑到社会网络普遍存在社区结构,利用Owen值得到每个节点的边际贡献,由此得到该问题的解。在2个合成数据集和4个实际数据集上验证了本方法的可行性和较其他方法的有效性。     

基于动态流量的多拓扑链路权值优化算法

针对网络流量动态变化和不同流量对拥塞控制和传输代价的要求不同的现象,提出一种基于小生境粒子群的多拓扑路由子层链路权值优化算法。该算法以适应网络流量动态变化为目标,设置了以时段划分的业务量矩阵和适应流量动态变化要求的权重因子。优化目标函数从拥塞代价影响和传输代价影响两方面进行了改进,并利用小生境粒子群算法对目标函数进行寻优,以解决一般优化算法存在的容易陷入局部最优的问题。实验结果表明,算法能够在网络中实现负载均衡。