战时危化品事故应急救援辅助决策系统

为保障战时快速、高效的救援活动,建立战时危化品应急救援辅助决策系统。对战时危化品事故应急救援辅助决策系统进行应用分析,进行系统结构、功能设计,制定应急程序图,对其危害区域进行分析,并通过界面可视化形式得出模拟影响范围。该系统可辅助决策者及时了解掌握事故发展动态,进行应急救援工作的指挥决策。     

模糊Petri网在装备维修任务调度中的应用

针对军事装备维修任务调度决策的非结构化特点,以战时装甲装备的维修任务调度辅助决策为例,详细分析了影响此类决策问题的各方面因素及流程。结合模糊Petri网的基本理论,建立了针对此类问题的模糊Petri网模型JCFPN,该模型明确了推理过程中各因素所占权重、变迁触发的阈值、规则的可信度等,给出了模型推理过程的并行推理算法。通过实例对模型进行了仿真验证,模型JCFPN合理体现了各个因素的主次地位。     

机动作战路线选择的辅助决策系统模型

机动作战路线选择的辅助决策系统模型,采用层次分析法.通过建立评判因素集、评语集、权重集完成机动路线选择一级综合评判模型.其二级模糊综合评判模型为一级模糊综合评判的等级系数.决策模型分系统用于建立数学模型并编制相应程序,数据输入分系统负责将各专家对各子因素评价写入,并存入数据库.方法库负责为各模型提供分析求解算法.数据库负责将存储人工输入及方法库计算的各因素权重和评估结果等数据.     

前视红外目标的鲁棒分层跟踪算法

针对前视红外序列图像中目标与背景对比度低、灰度级动态范围小以及目标边缘模糊的特点,提出了一种基于均值漂移和特征匹配的红外目标鲁棒分层跟踪算法。首先利用均值漂移算法来快速搜索局部最优候选目标。然后,通过特征匹配对跟踪误差进行有效修正。采用Harris算子对模板目标与候选目标进行特征点提取,利用改进的Hausdorff测度对特征点进行有效的匹配度量,最终实现红外目标的精确定位。实验结果表明该算法简单有效,能准确跟踪前视红外目标。     

定量和定性指标相混合的威胁排序模型

威胁是一个模糊概念。威胁排序则是一个复杂而典型的非结构性多指标决策问题，其中的定性指标是不可忽略的。本文运用工程模糊集理论。研究了用相邻指标相对重要性模糊标度值确定指标权重和定性指标相对威胁度的算法，将用语气表示的定性指标转化为模糊值。在分析作战需求的基础上，结合上述算法，建立了定性指标和定量指标相混合的威胁排序模型。计算表明，本模型能更客观和正确地反映目标的威胁情况。计算量小，有较好的实时性和通用性。利于将军事专家的经验融合到辅助决策中，提高C^3I系统的智能化水平。     

基于下视序列图像的无人机测速方法

为了实时、较高精度的获得无人机的飞行地速,提出了基于下视序列图像的无人机测速方法。利用无人机上的速率陀螺补偿获取图像时载机的角运动,实现了惯性稳定辅助特征点匹配算法,可以快速稳定的得到地面同名点在相邻两帧图像中的像差。利用无线电高度数据可以得到无人机的地速。在虚拟视景平台上进行了仿真实验,并与其他匹配算法进行比较,结果表明该方法计算量少、精度较高。     

多传感器辅助的快速图像匹配算法

针对现有图像匹配算法效率和精度难以兼顾的问题,提出了多传感器辅助的快速图像匹配算法。该算法利用FAST算法提取特征角点,再利用SIFT算法为特征点生成主方向和描述符;并结合基于点积的相似度度量,利用多传感器输出的姿态数据辅助搜索策略,以完成快速初匹配;最后通过统计特征点距离误差的方法剔除误匹配点,获取最终同名点集。实验表明,该图像匹配算法在效率和精度方面均优于传统的SIFT算法,能够满足增强现实系统对图像匹配算法的精度高、速度快的要求。     

基于CBR+RBR 的快速应急预案生成方法

针对现存应急预案大都是文本形式预案,用于处理突发事件时指导性不强、指导作用不明显,提出基于案例推理(case based reasoning,CBR)与基于规则推理(rule based reasoning,RBR)相结合的方法。采用RBR方法,推理得出需要的应急预案,运用CBR方法,使用最近邻匹配方法从案例库中查找符合给定相似度的案例,并将2种方法相结合。结果表明:该方法能克服单独使用CBR时面临的无规则预案生成陷入困境及单独使用RBR时预案生成延时及规则建立难度大的瓶颈,兼容RBR极强的推理演绎能力和CBR建立与维护系统容易的优势,使生成应急预案更加高效可靠。     

城市火灾应急疏散模型研究

针对城市火灾事故中大型公共场所外人员疏散难的问题,在考虑影响火灾应急疏散因素的基础上,分析火灾应急疏散的模型,并以某市体育馆周边道路情况为例,采用Dijkstra算法和区间数网络算法对影响交通道路网的因素进行综合优化,分析得到最短路径和最小风险路径。结果表明:该模型的应用可实现三维场景中火灾应急疏散路径的可视化,可为火灾应急疏散提供决策支持。     

车牌自动识别的图像匹配追踪算法

快速、准确的车辆自动识别系统对于现代智能交通有着重要的意义。该系统采用了射频识别技术（RFID）,通过射频IC卡采集车辆数据信息,车辆可进行自动识别,且识别率较高;此外针对无车卡的情况,系统采用匹配追踪算法,通过从相应字典中逐个挑选基来实现对图像的识别,分别给出对车牌检测和识别的相应的内部算法,在车速过快、车牌模糊等恶劣情况下仍然保持较高的识别率。     

基于投影寻踪的多维地磁匹配融合算法

单一地磁特征匹配算法容易受到特征量区域缓变特性的影响,从而降低了算法的定位精度。针对单一特征量匹配算法的区域性不可靠问题,提出了一种多维地磁匹配融合算法;该算法在建立多维地磁匹配特征量投影寻踪分类模型的基础上,采用组织进化数值优化算法对模型进行求解,算法根据采样数据的特点自适应获得各匹配特征量的定位贡献权重(可信度),将经过加权融合的匹配位置作为最终定位位置,避免了单特征量匹配的区域性不可靠问题。仿真结果表明,采用多维地磁匹配融合算法较单一特征匹配算法大大减小了全局匹配定位误差,验证了算法的有效性。     

特征匹配算法鲁棒性与速度的对比分析

特征匹配算法是近年来计算机视觉领域的研究热点。在宽基线匹配、特定目标识别、目标类别识别、图像及视频检索、机器人导航、场景分类、纹理识别和数据挖掘等多个领域,特征匹配算法得到了广泛的应用。为总结特征匹配算法目前存在的问题及指出可能的发展方向,对比分析了当前使用广泛的特征匹配算法的鲁棒性与速度。综述了尺度不变特征匹配算法(SIFT)、快速稳健特征匹配算法(SURF)、二进制稳健尺度不变性特征匹配算法(BRISK)、定向的基于加速段检测子与旋转的二进制稳健独立基本特征匹配算法(ORB)、风式特征匹配算法(KAZE),以及快速风式特征匹配算法(Accelerated-KAZE),分析了算子鲁棒性与速度的影响因素。基于检测子与描述子,利用Mikolajczyk 05标准测试图集与无人机遥感影像测定并分析了复现率、查全率与错误率曲线以及耗时和正确匹配率。实验结果表明,Accelerated-KAZE算法的综合性能较强。     

基于改进权重模糊综合评判的目标识别方法

传统毫米波探测器目标识别方法都是基于模板匹配,虚警率高.采用模糊统计法确定特征分量对金属目标的隶属函数,建立模糊综合评判的评价矩阵.综合单个特征分量识别效果及专家评分权重两个因素,提出一种确定特征分量模糊综合评判权重的方法.根据模糊综合评判结果及最大隶属度原则,考虑工程应用中决策时的风险损失,利用训练样本集构造分类器,对于三组不同条件下的测试样本集,金属目标的识别率分别为80%、83%、81%.将分类器应用到实际系统中,经高塔及缩比实验,对金属目标总识别率为81%.     

模糊聚类法在水环境质量评价中的应用

模糊聚类法通过数据标准化、平移及极差变换、确定最佳阈值和求解动态聚类图.该算法在长江芜湖段水环境质量评价中的应用,以选取对长江芜湖段水质影响较大的7个指标并建立其模糊相似矩阵,根据实测浓度值确定各因子的权重,结果可行.     

基于支持向量机的舰炮自动弹库方案决策研究

针对某大口径舰炮自动弹库的多种方案决策问题,提出了基于样本特征加权支持向量回归机的自动弹库方案决策模型。分析了舰炮自动弹库系统方案选择的要求和原则,对系统决策因素集进行模糊量化,构造了舰炮自动弹库决策模型的输入样本。采用舰炮领域专家知识结构信息构造决策因素的权重向量。通过对系统决策因素集和决策方案非线性关系的辨识,建立了基于特征加权核函数的支持向量回归机的舰炮自动弹库方案决策模型。通过应用实例说明了利用支持向量回归机建立决策模型的决策方法有效性和实用性。     

轮式车载火炮火力与底盘系统匹配性能评估方法研究

针对轮式车载火炮火力与底盘系统匹配性能评估难的问题,将模糊综合评判法引入到火炮火力与底盘系统匹配性能评估中。通过分析车载火炮火力与底盘系统的匹配评价因素,建立了相应的匹配评价体系。应用 AHP法获得各评价因素权重系数,基于模糊综合评判法建立评估模型,综合专家经验确定各评价因素的隶属度函数,实现了对车载火炮火力与底盘系统匹配性能的定量化评估。计算结果表明了车载火炮火力与底盘系统匹配性能评估的可行性。     

基于灰度特征编码的快速景象匹配方法

为解决复杂条件下快速目标匹配的问题。提出一种基于分形编码思想的景象匹配方法。基本原理是将图像分成小块。通过各个块灰度值之和的比较进行编码,提取图像中与分辨率无关的灰度特征,得到特征编码矩阵,再采用NNPROD算法作为相关性度量函数进行匹配。实验结果表明。该方法使匹配速度大幅提高,对不同分辨率、各种噪声的图像均能快速准确匹配,体现了很好的鲁棒性和适应性。     

模糊决策理论在舰艇编队反舰作战编成方案优选上的运用

基于模糊决策理论,分析舰艇编队反舰作战的制约因素,构建了舰艇编队反舰作战的指标体系,给出定了量与定性指标的相对优属度和目标权重的确定方法,采用模糊优选模型进行决策优选,通过算例验证了模糊决策理论在舰艇编队反舰作战编成方案优选方面的可行性和科学性。     

一种基于犹豫模糊决策的战术目标分析方法

针对作战中如何利用模糊信息进行指挥决策的问题,提出一种基于犹豫模糊决策的战术目标分析方法。 根据目标信息和人工分析特点,利用多个分析人员的知识经验进行判断,将犹豫模糊决策的相关方法引入目标分析 中,采用模糊多属性决策的相关算法分析确定战术目标的性质类型,得出最佳分析结果。计算结果表明：该方法可 为战场态势分析决策提供依据,同时也为目标决策辅助系统的开发提供良好的算法支撑。     

分块投影匹配在快速序列图像稳定中的应用研究

图像稳定常用于各类序列图像系统的预处理。本文提出一种基于分块投影匹配的快速序列图像稳定算法。该算法将待处理序列图像进行分块,通过投影匹配计算得到各对应分块的运动矢量,提出一种评价准则赋予各运动矢量相应权重,利用改进的随机一致参数估计方法得到全局运动模型参数。试验结果表明,与基于KLT、SIFT等特征点匹配的估计算法相比,在对估计精度没有较大影响的前提下,本文算法具有运算速度快、能实时应用的特点。