一种有效处理冲突证据的组合方法

针对证据理论应用过程中,冲突证据的组合问题和基本概率赋值函数难以确定的问题,提出了一种新的冲突证据的组合方法。该方法以修改模型为基础,而不改变Dempster组合规则的结构。首先,在充分考虑焦元属性之间及证据之间的相互关联性基础上,引入证据体距离函数,然后,求出系统中各证据被其他证据所支持的程度,对支持度归一化后获得各个证据的可信度,并将可信度作为证据的权重,再将平均证据代替冲突证据,最后利用Dempster组合规则实现信息融合。通过仿真实验,将该方法与现有方法进行了分析比较,结果表明应用该方法是一种有效可行的证据组合方法。     

基于背景抑制的红外小目标检测方法

分析了红外图像中小目标，噪声以及背景的特点，为了抑制背景从而检测出红外小目标，应用了最小平方中值滤波器算法和数学形态学算法，并和时域中值滤波器算法作了比较。仿真结果证明数学形态学算法是性能最好的算法，时域中值滤波器算法次之，最小平方中值滤波器算法最差。     

融合参数对对比度塔形分解图像融合方法性能的影响研究

给出了一种基于对比度塔形分解的分层图像融合新方法,其在融合过程中可有选择地突出被融合图像的对比度信息与细节信息,以求达到良好的融合效果.此外,利用熵、交叉熵、互信息量、均方根误差、峰值信噪比等参量,定量评价和研究了不同融合层数、融合规则以及特性区域大小等参数对该融合方法性能的影响.多组不同类型图像的融合实验表明,对融合性能的定量评价结果与融合后图像的视觉效果相吻合.     

双瑞利分布的时空二维杂波模拟

本文讨论了一种幅度满足双瑞利分布，其二维谱和特征值谱给定的时空二维杂波的模拟方法，它对机载相控阵雷达系统的设计和性能分析是极有意义的。文中详细探讨了二维杂波模拟遇到的新问题，并提出检验二维杂波模拟结果的新要求。     

重要采样技术的权函数及其应用

对雷达系统仿真及雷达系统性能评估中所经常用的重要采样技术的权函数及其应用对象，场合以及限制条件进行了深入的研究，给出了重要采样技术中权函数的选择原则以及必须注意的实际问题。     

一种新的可见光图像融合方法

本文探讨了可见光多聚焦图像的融合问题。在运用电路与系统理论分析了多聚焦图像成像机理的基础上，提出了一种基于小波变换的融合算法，实验结果表明，该方法可有效综合多聚焦图像，从而获得场景内所有物体都清晰的图像。     

基于典型结构的电路自适应进化设计新方法

简述电路进化设计的基本原理和发展现状。针对制约进化设计速度和规模的主要因素，提出并讨论一种基于典型电路结构、PSPICE仿真和遗传参数自适应的改进方法。有源滤波器等的进化实验结果表明，该方法支持对元件参数和电路结构的同时进化，并可显著加快进化速度。     

图象压缩双正交小波滤波器的优化设计

为了提高图象压缩效果 ,提出了一种比较新颖的基于图象压缩系统的构造最优双正交小波滤波器的设计方法 ,即在图象编码中 ,从选择小波基的原则出发 ,并以最常用的 Antonini's 9/ 7小波基为参考 ,选择 SPIHT为压缩方法 ,以压缩效果为准则来构造最优的双正交小波基 ,并且采用 L ena为标准训练图象 ;然后以压缩比为参数 ,通过得到最大的峰值信噪比来寻找最优的双正交小波基 ,从而将复杂的多输入 ,两输出问题简化为多输入单输出的最优化问题 ;最后用遗传算法解决这种最优化的问题 ,得到了最优的双正交小波基 .训练和检验的结果表明 ,这种最优的双正交小波基比 Antoninis 9/ 7小波基压缩效果有所提高 .     

一种新的模糊-卡尔曼滤波器的控制算法及应用

针对高速剪切中管材运动需要精确而快速的预测问题,提出了一种新的模糊-卡尔曼滤波器:将过程噪声、量测噪声与残差均值和残差方差之间分别建立模糊曲面;省略模糊规则推理;将滤波器的采样时间与剪切误差之间的关系模糊化.以这样结构的滤波器来提高对剪切误差的跟踪和预测能力.仿真结果显示,新的模糊-卡尔曼滤波器比传统的卡尔曼滤波器更快和更稳定地将剪切误差进行抑制,而且剪切精度得到提高.     

Web日志挖掘预处理中的用户识别技术

1 引言互联网技术和应用的迅速发展使得可以从因特网获取的信息量日益剧增,因此迫切需要一种新的技术从这些信息中快速、及时地发现有用的知识,提高信息的利用率。作为数据挖掘技术研究的一个重要领域,Web日志挖掘(Web LogMining)是从服务器日志文件内大量的用户访问记录中抽取有用信息的过程。通过对Web日志的分析,可以构造出用户的行为模式,对于分析改进网络性能、优化网站的设计和拓扑结构以及改善企业的市场营销决策等会有极大的帮助。当前Web日志挖掘领域的研究已取得了很大的进展,但是目前的研究重点大都集中于挖掘算法的设计、分析和改进,对日志文件预处理方法的研究相对较少,然而正确有效地对Web日志文件进行预处理,不仅有利于随后的挖掘算法分析,而且对于最终形成准确可靠的用户行为模式也是极为重要的。