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利用灰度和纹理特征的SAR图像分类研究 总被引:2,自引:1,他引:1
多类别多特征量情况下的合成孔径雷达(SAR)图像的目标分类是一个难以解决的问题.从灰度和纹理模型出发,提出了综合利用灰度和纹理特征的目标分类方法.均值和方差是灰度模型中重要的特征统计量,而能量、熵、对比度、局部相似性和相关性是纹理模型中重要的特征统计量.灰度和纹理特征能确切地描述SAR图像中的目标.通过构造特征向量,定义向量之间的距离,并按照最小距离方法进行目标分类.以一定大小的窗口读入样本,提高了算法的运行速度和抗噪能力.理论上,窗口越大,特征向量值越接近真实值.窗口越小,边缘的分类精度越高.实验表明该方法较好地处理了多类别多特征量情况下的SAR图像分类问题,分类结果是有效的,这为SAR图像目标分类提供了一条简单可行的途径. 相似文献
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动态维修任务调度的优化方法 总被引:10,自引:0,他引:10
战时维修机构承担的维修任务比较繁重,合理安排维修任务可以有效地提高武器装备作战使用的时间.为此,分析了战时维修任务的特点,以尽快恢复参战作战单元的战斗力为目标,提出一种动态维修任务调度的优化方法.考虑到问题的复杂性,首先把原问题分解为静态维修任务调度问题和动态维修任务调度问题,分别建立相应的数学模型,并提出模型的求解方法.动态维修任务调度模型以静态维修任务调度模型为基础,根据任务变化情况反复调用静态维修任务调度模型求解方法,实现了战场抢修任务的动态调度.模型求解方法简单,获得的近似解具有较高的精度,计算时间很短.针对战场瞬息万变的情况,利用该方法实现了近实时地动态维修任务调度. 相似文献
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The task of maintenance organization is very heavy at wartime.The usability of armaments may be greatly improved by efficient task scheduling.In order to recover the battle effectiveness of units in battlefield as fast as possible,dynamic maintenance scheduling models with subject taken into account were built on the basis of analysis the feature of maintenance task.Maintenance task scheduling problem is very complicated.So it is decomposed into two sub-problems:static maintenance task scheduling and dynami... 相似文献
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基于备件保障率的备件运行量模型 总被引:6,自引:0,他引:6
给定运输能力的条件下,较好的备件运行量可以减少维修备件的缺货率,从而提高部队的维修保障能力。基于此,提出了一般情况下备件运行量模型,并给出了相应的启发式求解方法。备件运行量模型的目标函数主要由备件对装备承担任务的影响确定,不同情况下模型可能不一样。对此,建立了两种特殊情况下的备件运行量模型,并给出了相应的快速求解方法。实验结果表明:基于备件保障率的备件运行量模型可以较好地反映了备件运行量,模型求解方法简便易行,计算结果接近实际情况,满足战场环境下实时确定备件运行量的需要。 相似文献