天波超视距雷达多路径Viterbi数据关联跟踪算法

天波超视距雷达目标跟踪面临多传播路径、低探测概率、低探测精度和低数据率的困难.本文在地理坐标系对运动目标建模而在雷达坐标系进行数据关联,将各传播模式的回波作为备选的竞争量测,运用动态规划的优化方式,在最大似然的意义下将VDA的回波与航迹的两维数据关联推广到回波、传播模式和航迹的三维数据关联,提出了多路径Viterbi(MVDA)数据关联算法.天波超视距雷达目标跟踪仿真表明:MVDA跟踪能力明显优于VDA和MPDA.     

一种结合特征参数的数据关联融合算法

将特征参数测量值引入概率数据关联（ＰＤＡ）及滤波算法中,提出一种计算互联概率的象素级融合算法。本算法采用的是双滤波器结构,二者使用共同的互联概率。并通过仿真验证了本算法对某些模型性能良好。     

关于设备工程监理的投资控制模型的研究

我国即将全面建立和推行设备工程监理制度,设备工程监理是一个全新的研究领域。文章基于预测技术,建立了设备工程投资控制的模型,并提出了设备工程投资目标控制界限的确定方法。     

组合指纹匹配算法研究

组合不同的指纹匹配算法是提高身份认证识别率的有效手段。文章将指纹图像的细节特征引入到基于Gabor滤波器组的匹配算法中,并提出了一种基于细节特征算法和改进算法的组合匹配算法。该方法首先根据细节特征对输入指纹图像进行旋转平移,然后利用Gabor滤波器组对指纹编码区进行矩形分块编码,最后将匹配结果与基于细节特征匹配算法的匹配数进行组合,得到一个组合匹配数进行决策。通过对FVC2004DB1-A指纹库的实验,结果表明该文提出的组合算法与其它单纯利用细节特征或纹理特征的匹配算法相比较,该文的组合匹配算法具有更高的识别率。     

基于一种新的特征提取法和支持向量机的膜蛋白分类研究

引入加权思想,以一种新的特征提取法,即加权自相关函数,表示蛋白质序列,与支持向量机组合,并采用“一对多”、“一对一”分类策略对膜蛋白进行分类研究,结果有明显改善。在采用支持向量机算法及“一对多”分类策略下,加权自相关函数特征提取法的每一类别分类精度、Matthews相关系数和总分类精度都要高于氨基酸组成成分特征提取法相应的分类结果, 其总分类精度和脂链锚锭蛋白的分类精度分别为87．98％、65．85％,比氨基酸组成成分特征提取法分别提高3．38、9．75个百分点;“一对一”策略的总分类精度可达到94．88％,比“一对多”策略提高6．9个百分点;支持向量机机器学习算法的分类能力优于贝叶斯协方差统计算法,其总分类精度比贝叶斯协方差算法最大可提高15．6个百分点。     

小波滤波方法及应用

小波滤波是十年来小波分析在信号处理技术中应用的一个重要领域,与传统的滤波方法相比,具有独特的优势。该文在对目前小波滤波文献进行理解和综合的基础上,通过对小波滤波问题的描述,系统论述了小波滤波的基本原理、模型和滤波特性;对小波滤波方法进行了分类,对三类基本方法进行了分析比较;着重对小波滤波方法中的基本问题进行了阐述,并对小波滤波中存在的问题和解决问题的设想及展望给出了系统的见解。     

供应链管理研究现状及展望

上世纪80年代以来市场环境发生了巨大变化,顾客需求趋于多样化、个性化。需求不确定性增加,产品的寿命周期缩短,大规模定制化、更高强度的竞争、全球化等等使企业面临的是一个变化迅速且难以预测的买方市场;在动态复杂的市场环境下,快速满足顾客的需求,单靠企业自己的资源已经是不可能的了。随着全球市场和信息技术的发展,企业之间合作的趋势日益明显,有必要进行总体规划、重组、协调、控制和优化,以提高整体效益。基于此,供应链管理成为上世纪90年代以来研究实践的热点,逐渐由一种管理技术上升为新的管理模式,受到国内外企业界和学术界的高度重视。     

矿山地质灾害治理工程施工安全管理探讨

我国的矿山地质灾害治理行业有了很大进展,地质灾害治理工作也越来越受到重视。在进行矿山地质灾害治理的施工过程中,安全生产事故时有发生。本文分析地质灾害治理工程施工过程中常见的危险源,探讨安全管理的防范策略要点。     

具有参数自适应的交互式多模型算法

动态多模型估计（SMME）广泛应用于结构和参数的不确定／变化的估计问题中,比如目标跟踪和故障诊断与隔离,然而由先验信息选定的滤波参数是模式切换与模式未切换情况下的折衷,针对SMME,本文通过在每个滤波循环开始处起始多个状态预测器实时辨识滤波参数,包括模式切换概率和基于模型的过程噪声方差,考虑到交互式多模型（IMM）是SMME中比较有效的方法,我们将上述的参数辨识与IMM相结合,提出了一种自适应IMM（AIMM）,在跟踪一个机动目标的仿真中,AIMM表现出了比IMM更高的估计精度。     

最大熵阈值处理算法

阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用.提出了一种基于灰度-梯度共生矩阵模型和最大熵原理的自动阈值化方法.该方法不仅利用了图像的灰度信息,而且也利用了梯度信息,通过计算基于灰度-梯度共生矩阵的二维熵,并使边缘区域的熵最大来选择阈值向量.仿真结果显示,该算法比其他二维熵方法效果更佳.