空间查询优化

由于空间数据的复杂性,空间查询需要建立自己的代价模型。该文首先介绍了建立四叉树直方图来对空间查询的选择性进行估计,然后在此基础上对DM-SDB的查询代价进行估计,并使用该代价模型对DM-SDB的多连接查询进行优化。     

基于图像的全景视图的实现技术

基于全景视图的方法作为IBR中的一项关键技术，目前正广泛的应用于虚拟现实和计算机视觉等多种领域。在此基础上，探讨了由局部散列照片如何生成固定视点全景图的实现技术，并指出了其应用范围。     

一种具有迁移学习的MF和DNN的组合推荐算法

为解决单一推荐算法应用具有局限性和用户行为数据具有稀疏性的问题,将迁移学习方法应用到组合推荐算法.该算法首先分别利用矩阵分解(MF)推荐算法和深度神经网络(DNN)推荐算法对用户行为数据进行预测,然后利用迁移学习方法将训练出来的特征数据作为组合推荐算法的输入,并进行再次训练,获得预测评分,实现对目标用户的推荐.实验结果表明,具有迁移学习的基于矩阵分解和深度神经网络的组合推荐算法能够有效地提升推荐质量.     

雷达网反隐身性能评估——雷达网综合发现概率

在高科技局部战争中,隐身飞机是防空雷达面临的“四大威胁”之一。雷达组网是实现反隐身的一种有效技术。以隐身飞机F-117A为对象,提出了隐身飞机姿态角的概念,根据姿态角得到计算雷达探测概率所需要的雷达截面积;提出了雷达网综合发现概率的概念和以“高度分层,平面分格”的描述方法,建立了雷达网综合发现概率数学模型,依此从雷达网发现隐身飞机的能力方面对雷达网反隐身的能力予以评估;在此基础上编制出性能评估软件,可为雷达网反隐身的实际应用和评估提供一定参考;经过运行分析发现在由3部分米波雷达和2部米波组成的雷达网的综合发现概率较单部雷达的发现概率平均提高约5％～20％。     

iRGA:一种改进的区域生长彩色图像分割方法

图像分割是任何图像分析过程中的首要任务,因为接下来所要做的工作(如特征提取、目标识别等)都取决于图像分割的质量。文章提出了一种改进的区域生长彩色图像分割方法iRGA(improvedRegionGrowingApproach)———基于子块色彩均值和方差的图像分割法。实验证明,该方法可以有效地减少计算复杂度和抑制噪声的干扰。     

IDTTC算法在AEWR情报分析中的应用

针对机载预警雷达（AEWR）情报分析领域的航迹关联问题,在研究传统航迹关联算法的基础上,改进了多传感器双门限航迹关联算法,并用实测数据进行了验证.结果表明,将改进的双门限航迹关联（IDTTC）算法应用于机载雷达情报分析,实现了航迹的自动关联,提升了航迹关联处理的效率.