基于颜色信息和几何不变性的人脸检测定位

由先验知识我们知道,2D人脸正面图像几何对称;然而,当姿态发生变化时,对于人脸这样的不规则3D几何体,不同的视角、不同的摄像机参数使得在透视成像下得到的图像也不同,并且发现正面人脸具有的对称特性也消失了,因此3D人脸的识别是十分困难的;提出一种从人脸特征的结构特殊性出发,利用2D人脸形状、面部特征等内在的几何约束关系构造射影不变的特征参数、特征关系的射影不变性,同时结合颜色物理信息的人脸检测定位方法,有效地避免了构造3D人脸模型的难题,增强了实验结果的效率、可靠性和稳定性.     

决策系统故障预测中控制上界的确定方法

论文在基于统计方法的基础上提出了一种根据数据集合本身的统计特性确定决策系统故障预测控制上限的计算方法。该算法利用决策系统故障状态的影响因素的观测数据本身的统计特性对数据进行分析，在对原始数据进行归一化处理之后，通过误差平方和的计算给出了决策系统故障预测控制上限的计算模型和故障预测的流程图设计。该模型充分考虑了系统本身的运行情况，极大的改善了控制上限给定的客观性。分析表明，这种模型是有效的。     

电负性和双原子键能的一种简单算法

研究了电负性和双原子分子键能的一种简单算法，并对其物理意义作初步探讨．根据Sonderson提出的元素的电负性与它们的价态的关系，按照量子化学的基本原理和提出的假设和模型，推得电负性和双原子分子键能的简单计算公式．电负性和双原子分子键能的计算结果与实验值基本符合．所提出的假设和模型是合理的，但有关的原理将进一步加以探讨．     

车用自组网节点主动通告跨层数据传输控制

为提升车用自组网中数据业务的服务质量,改进了车用无线接入技术数据传输控制机制,提出了车用自组网节点数据传输能力主动通告跨层数据传输控制方案(Activc Notify EDCA, AN-EDCA)。仿真实验表明,AN-EDCA跨层数据传输控制机制有效地提升了各种应用环境中车用自组网的数据业务吞吐量,保证了车用自组网中数据业务的服务质量。     

基于信息熵的集群目标威胁度评估模型

为了对弹炮结合防空武器系统集群防御的火力分配提供合理的决策建议,研究了集群防御目标威胁度评估的信息熵模型.在详细分析集群目标特性的基础上,选取了集群目标威胁度的评估指标体系,并对各指标定义进行了详细的说明,然后给定了评估指标威胁度的赋值规则,在此基础上基于信息熵理论建立了集群目标威胁评估的算法规则和模型.最后通过实例仿真表明了模型的有效性和合理性.该模型和算法可以为弹炮结合防空武器系统集群防御的火力分配提供有效的支撑作用.     

基于变分水平集的图像模糊聚类分割

结合变分水平集方法和模糊聚类,提出了一个基于变分水平集的图像聚类分割模型.该模型引入了一个基于图像局部信息的外部模糊聚类能量和一个新的关于零水平集的正则化能量,使得该模型对噪声图像的聚类分割更具鲁棒性.通过在能量泛函中加入一个内部约束能量约束水平集函数为符号距离函数,可以使水平集演化过程无需重新初始化.进一步提出了一种变分形式的聚类中心更新方法,实现了半监督的图像聚类分割.实验中采用不同类型的图像与FCM聚类模型、CV模型、Samson模型进行了对比实验,实验结果显示,该模型能够克服图像中噪声的影响,取得较满意的聚类分割效果.     

机载MIMO雷达收发联合降维STAP算法统一理论框架

该文研究了机载多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）雷达杂波抑制的收发联合降维空时自适应处理（Space Time Adaptive Processing,STAP）算法统一理论框架。首先,基于机载MIMO雷达发射波形分集的特性,构建了机载MIMO雷达降维联合自适应STAP处理的统一理论框架结构。在此基础上,建立了3种降维STAP处理结构。最后,针对上述3种降维结构,给出了相应的3类适用于MIMO体制的降维STAP处理算法。仿真实验表明:机载MIMO雷达联合降维自适应算法具有较好的杂波抑制性能和较强的抗干扰能力。      

火炮系统故障预测的上下界容错阈值计算模型

基于方差控制思想针对火炮系统结构模型本身建立了一种火炮系统故障预测的上下界容错阈值的计算方法。首先,该算法利用火炮系统的结构模型对故障机理数据进行分析,通过方差控制思想建立了故障预测上下限阈值的计算模型;然后在此基础上给出了火炮系统故障预测的上下界容错阈值区间的控制算法和流程图设计;接着通过火炮系统实际仿真结果验证了该容错阈值量化模型的有效性。该模型充分考虑了系统本身的特性,极大地改善了容错控制阈值主观给定的低效性。分析表明,这种模型是有效的。