求解下料问题的ー种算法

给出各种模块的定义，并证明了它们的某些性质。在此基础上设计求解下料问题的一种算法，该算法首先处理基本模块，然后分2种不同情况构造基本模块的布局。分析了算法的复杂性和普遍性。列举3个计算实例，其裁剪率较为满意。     

一种新的复杂背景中运动点目标检测算法

在对现有基于形态学的算法进行仿真和分析的基础上,针对红外成像空空导弹导引头的应用特点.提出一种新算法。新算法通过小图像子块的相似度计算,实现背景点与目标点的鉴别,提高了检测和识别概率。新算法既保持了形态学算法的快速并行的特点,还兼有图像匹配算法的精度。     

基于模糊层次综合评价模型的综合演练评估系统

综合演练评估系统,向评估初始化功能模块输入评估指标和评语集等评估信息,启动评估流程。对于指标权重,权重计算模块构造判断矩阵后计算获得。评估控制模块则根据指标体系中指标的性质分别将其传递给定量指标分析和定性指标评分模块,得到指标数据的模糊评价集。最后选择合成算子,启动评估计算,评估控制模块将构造模糊隶属度矩阵和提取指标权重传递给评估计算模块,评估计算模块根据相应的合成算法,完成模糊合成运算。     

高动态条件下的捷联惯导并行算法研究

为提高高动态条件下导航解算的速度,文中给出了一种单更新速率的并行导航解算算法。该并行算法由并行姿态算法模块、并行速度算法模块、并行位置算法模块和参数计算模块等4个并行执行的模块组成。分析表明,该并行算法的总执行周期仅为普通算法的6%左右,显著提高了计算速度。基于FPGA的仿真实验结果表明,这一设计可大大提高导航解算算法的更新速率,对在高动态条件下提高导航解算的精度有重要作用。     

基于逆向视域与图像识别的可视性分析

为克服传统的可视性分析方法的缺点,提出基于逆向视域与图像识别的可视性分析技术。通过图像识别技术中的颜色识别检测逆向视域生成的图片内是否包含眼部活动区域构成的包络体,分析维修人员能否看到操作部位,完成可视性分析。介绍其基本流程,根据研究思路对可视性分析过程中眼部活动区域的生成、逆向视域生成和颜色识别3个关键点进行研究,并进行技术实现。结果表明,基于逆向视域与图像识别的可视性分析技术能克服传统方法烦琐、耗时等不足。     

基于人眼视觉响应的低光照图像增强

为解决光照图像可视信息不足的问题,提出一种基于人眼视觉响应的图像增强算法.利用导向滤波对图像亮度通道的反相图进行局部平滑计算掩摸,根据亮度通道的全局均值和标准差计算关键参数,对图像光亮度通道进行自适应曲线调整,全面提升动态范围.通过增强前后的亮度通道计算颜色饱和度增益和偏差进行颜色校正,结合灰度直方图分布进一步拉伸全局对比度.采用SSIM、VLD和MOS评价指标对不同图像增强方法结果进行对比.实验结果表明:该算法对低光照图像具有良好的增强效果,能够有效增强图像亮度和细节,提高视觉可视性.     

基于改进YOLOv5的空中目标部位快速分割算法

为满足导弹武器对空中目标高效毁伤的需求,针对基于深度学习的算法对空中目标部位分割速度慢、准确率低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的空中目标部位分割算法。将YOLOv5的检测头替换为类似YOLACT算法的分割头,使其能够完成实例分割任务;对网络进行剪枝,在不影响精度的前提下获得更快的推理速度;在Backbone网络中应用可变形卷积、增加坐标注意力机制(coordinate attention, CA)模块,丰富目标的多尺度空间及语义信息,进一步提升算法的局部特征提取能力;基于Ghost卷积设计C3＿Ghost模块,替换YOLOv5原算法Neck部分的C3模块,显著降低算法计算量,并保证算法精度不受太大影响。对比与消融实验表明,所提方法与改进策略能有效降低计算量,在保证实时性的同时,算法精度也有所提升。     

基于周期延拓的目标抽取像拼接算法

针对步进频率雷达目标一维距离像中存在像分裂现象的问题，研究了抑制像分裂现象的方法，分析了目标抽取算法和周期延拓法的优缺点，提出了基于周期延拓的目标抽取像拼接算法。该算法在大尺寸目标和目标运动时都得到目标完整、正确的一维距离像。理论分析和仿真结果表明，提出的新算法具有适用面广，实时计算量小，易于实现等优点。     

一种新的多传感器数据融合关联算法

在对联合概率算法进行深入研究以及对实际工作经验总结的基础上，提出了一种新的联合概率数据关联算法，与联合概率关联算法相比，新算法大大降低了设计的复杂性和计算机的计算量．在对一组真实数据进行数据关联和数据融合的基础上，对算法的性能和融合的效果进行了分析．     

防空火力抗击效果研究仿真模型设计

从仿真设计原理、仿真控制机制、模型内部结构和模型算法三方面研究防空火力抗击效果的仿真模型.其由侦察预警、火力分配和火力单元对空射击模块组成.侦察预警模块按照一定算法计算目标的被发现概率,以判定和描述目标是否能被发现.火力分配模块通过层次分析法建立评判模型,并对各个防空兵火力单元进行射击任务区分.对空射击模块通过计算防空兵火力单元的毁歼率描述防空兵火力单元是否命中目标.     

基于Matlab 与STK 的卫星信关站部署仿真平台实现

为提高卫星通信网络的运行效率,设计一款基于Matlab与STK的卫星信关站部署仿真平台.构建卫星星座仿真、信关站覆盖范围和可见性判定模型,对低轨卫星星座空间与地面段进行模拟,根据实际需要设置不同的卫星星座和地面站址参数,对地面信关站与卫星的可见性进行评估.仿真结果表明:该平台可以有效支持地面信关站部署方案的分析,为低轨卫星通信系统地面总体设计提供参考.     

无人飞行器通视概率计算的一种统计试验方法

通视判断是超低空无人飞行器对目标攻击的一个主要环节, 它包括通视性分析和通视概率计算.对通视分析方法作了简单的分析说明, 然后重点对通视概率计算进行了分析并提出了一种适于工程实现的概率统计计算方法.     

基于可适应匈牙利算法的武器-目标分配问题

当前各类智能优化算法求解武器-目标分配问题时,存在耗时长、优化结果不唯一等缺陷,而匈牙利算法具有耗时短、求解结果稳定的优势,但其适应性较差,目前尚未见二者的对比分析文献。针对此现象,对比分析传统匈牙利算法与智能优化算法的耗时性与稳定性,展现了匈牙利算法的优势;提出统一效率矩阵,创建可适用于所有类型目标分配问题的可适应匈牙利算法;通过实例应用验证了可适应匈牙利算法的正确性。     

基于OpenFOAM的化学危害扩散预测求解器的开发与验证

化学危害扩散预测是精确化防护保障的关键基础，解决化学危害扩散预测的关键是如何精确表达下垫面、建筑物、湍流对危害物的扩散影响机理。立足化学危害扩散预测实际需求，在计算流体力学软件OpenFOAM中创新性植入信息融合模块、数据同化模块、源项反演模块和智能寻优算法，设计开发适用于化学危害扩散预测的求解器ChdpFOAM，并对ChdpFOAM求解器的适用性进行实验分析。研究结果表明：ChdpFOAM求解器在下垫面相对平坦、建筑物少的区域预测精度较高，在建筑物密集区域预测精度有所下降；相对于PISOFOAM求解器，ChdpFOAM求解器的计算精度约提升6%，计算效率下降约32.57%，具备良好的可移植性和拓展性，为化学危害扩散预测提供了一种新思路与方法。     

基于OCR的拼写校正系统

针对光学字符识别（Optical Character Recognition,OCR）过程中出现的英文字母识别错误问题,通过分析其出错原因,提出一种将拼写错误、OCR错误规则和编辑距离法相结合的校正算法,并实现了拼写校正系统最重要的2项功能：拼写检查和拼写校正。其中,拼写检查模块采用了查字典技术;校正过程中则采用了编辑距离法。通过选取5种常用字体的打印档的辨识情况,测试了算法的有效性。实例证明,校正后的识别率都提高了2%～4%。     

基于模块耦合性的风险关联性研究

已有的软件风险管理研究主要集中在对整个系统的所有模块的风险管理,为了缩小风险管理的范围,提出了模块风险关联集的概念,将风险管理缩小到相关模块的管理.基于模块耦合性的相关理论方法对模块风险关联性进行定义和分析,提出了模块风险关联度和模块风险关联集的概念,给出模块耦合度,将系统风险分析缩简成为模块和相关模块风险分析.在此基...     

电控柴油机实时故障诊断系统

本文主要论述了电控柴油机实时故障诊断系统总体设计方案 ,同时对 PC机的实时监控模块、串行通讯模块和故障诊断模块进行了介绍 .本方案在 12 150 ZL电控柴油机上已得到成功应用     

一种传输线物流系统的实际运用

为满足自动物流控制系统在不同环境中的生产要求,设计一种以最优化算法为核心的自动物流控制系统。该系统由 PLC、变频器、电机及传送带组成,通过对变频器建模分析,建立物流自动控制系统、中央控制系统处理模拟量和比例控制过程,并通过PLC程序编写速度响应程序段,解决了由于模具过多产生的拥堵卡滞现象,提高了系统的效率。分析结果表明：该系统提高了响应速度,满足控制性能的要求,在提高系统效率和降低成本上成效显著,并已在自动物流控制生产线上成功运行。     

基于改进YOLOv3的合成孔径雷达图像中建筑物检测算法

传统合成孔径雷达（SAR）图像中建筑物检测算法主要是在特定场景下通过人工提取特征进行特定类别的建筑物检测,存在平均检测精度不高、检测效率低的问题,为此提出一种基于改进YOLOv3的SAR图像中建筑物检测算法,通过深度学习实现建筑物的自动检测。制作SAR图像中建筑物数据集,针对建筑物的尺寸特点,通过改进的K均值聚类算法重新设置先验框大小;在结构上借鉴深度神经网络的聚合残差转换思想,将YOLOv3骨架网络中用于构建特征层的单路卷积残差模块改进为多路卷积残差模块,提高通道信息利用率的同时降低计算量;加入浅层特征融合模块,增加特征图中建筑物的形状特征所占比重,在特征融合层之前,使用转置卷积进行上采样,增加细节特征;使用改进YOLOv3算法进行建筑物检测模型的训练,并在测试集上进行测试。实验结果表明,相比原始YOLOv3算法,改进YOLOv3算法在SAR图像中建筑物数据集上平均检测精度提高了9.2%,召回率提高了6.3%,同时保持了较快的检测速度。