海战场光学遥感图像舰船目标检测

针对海上舰船目标的检测,提出了一种适于海上区域特征的广域高分辨率光学遥感图像舰船目标检测方法.该方法基于舰船目标的视觉显著性特征,通过三个步骤实现海战场舰船目标的检测.首先,建立遥感图像的视觉显著性特征通道,根据生物视觉生理特性的原理,提取不同特征通道中目标的视觉显著性特征;然后,通过自适应特征图像选择算法,选择显著性权重最高的五幅特征显著图像,并将它们组合成一幅视觉显著性图像;最后,将视觉显著性图像分类,应用基于舰船特征的目标选择方法,将目标列表中的目标划分为舰船目标和未知类型目标.实验结果表明,此方法能以高可靠性和高精确度检测出海战场图像中的目标对象,有效地减少虚警.     

一种多属性群决策共识达成方法

在多属性群决策过程中,会发生意见不一致情况,为降低决策群体的不一致程度,达成群体共识是多属性群决策需要研究的重要内容。研究了一种改进的共识达成决策算法,通过调整与群体决策相识度大的决策团体权重,再经过迭代运算最终达成群体共识。通过实际算例表明,改进的群体共识达成决策算法更简便,效率更高。     

重力异常处理中小子域滤波法的改进

在重力资料处理中,小子域滤波法会导致异常边界严重失真。为了弥补这一缺陷,提出一种改进的小子域滤波法,通过对子域剖分方式的改进以达到提升计算速度和控制异常边界失真的效果。通过模型试验对该方法的可行性进行验证,试验结果表明:重力异常数据利用改进的小子域滤波法多次迭代计算后,可以较好地反映地质体边界的分布情况,失真现象得到明显抑制;利用该方法描绘出虎林盆地断裂分布图,得到了25条断裂的分布情况,与已有的地质资料存在很好的对应关系。     

自适应惯性权重的改进粒子群算法

针对标准PSO算法求解高维非线性问题时存在的大量无效迭代(经过一轮迭代后全局最优位置保持不变),提出了一种自适应惯性权重的改进粒子群算法。基于单次迭代中单粒子运动状态的分析,提出并证明了论点:上一轮迭代适应度值变差的粒子,当前迭代中其惯性分量将引导粒子往适应度值变差的方向运动,导致粒子群体无效迭代次数增加。设计了标准PSO算法改进方案,将上一轮迭代中适应度值变差的全体粒子的惯性权重置为零,消除当前迭代中不利惯性分量对算法收敛的不良影响。采用6个标准测试函数,将该算法与标准PSO算法、固定惯性权重PSO算法和具有领袖的PSO算法进行性能对比分析。试验表明,该改进算法无效迭代次数更少,在收敛率、收敛速度和收敛稳定性上均具有明显的优势。     

大学生体质健康评价模型及不同评分标准的相通性

为更准确、客观的测定每个大学生体质健康等级,利用分段拟合方法分别构建大学男、女生体质健康评价模型,并得到体质测试分及各项测试项目基本得分间的具体表达式．后又具体论析了模型求解过程中,所涉及四个测试项目均占0．25的权重值与《国家体质健康标准》中公布的权重值之间是相通的．     

改进型特征权重自调节K-均值聚类算法

针对特征权重自调节K-均值聚类(FWSA-KM)算法对噪声敏感的问题,提出一种改进型特征权重自调节K-均值聚类(IFWSA-KM)算法。用一种非欧氏距离代替FWSA-KM算法中的欧氏距离,以增加聚类算法的抗噪声性能。通过用人工数据和真实数据的对比性实验,可验证IFWSA-KM算法的有效性。     

水翼剖面多目标粒子群算法优化

船舶螺旋桨及舵均由水翼剖面组成,为了提高桨、舵的水动力性能,需要对水翼进行优化设计,以便得到水动力性能更好的桨及舵。提出一种基于线性权重处理的多目标优化算法,以降低阻升比和改善水翼表面压力分布为优化目标,将其应用到多目标水翼优化中。分别选取不同的攻角、不同翼型和不同的翼型表达函数进行优化设计。优化后得到的新翼型相对于原始翼型,具有低阻生比和较低的最小负压力系数,提高了翼型的升力效率和空泡性能。因此,验证了提出的多目标粒子群算法能够应用到多目标翼型优化设计的可行性。     

基于信任域的分布式动态信任管理模型

针对现有动态信任模型在适应性、健壮性和激励机制方面存在的不足,提出一种分布式信任评估模型。引入时间调整函数和稳定度函数,分别解决了模型的动态适应问题和总体信任计算过程中的权重分配问题。综合考虑交互历史和信任分布情况制定相应评估策略,节约了计算资源。此外,通过给出一种直接推荐考察表,有效地识别和限制了故意夸大、恶意诋毁等虚假推荐行为,保证了模型的健壮性。仿真实验表明,该模型在抵御更加复杂的恶意攻击和恶意欺骗等行为方面,体现了良好的准确性、收敛性和适应性。     

特高压直流分层接入方式的落点选择研究

基于CIGRE直流工作组的多馈入直流短路比（MISCR）的定义,引入直流权重因子,建立了分层接入方式下直流落点的稳定性指标,井结合经济性指标,构造线性权重的目标函数进行落点优化。算例分析表明本研究方法切实可行,便于工程应用。     

基于AHP的人民银行内部控制项目评价研究

将层次分析法(AHP)运用于人民银行内部控制项目的评价体系,由控制环境、风险识别评估与应对、控制活动、信息与沟通、内控监督等内控的5个要素构建了人民银行内控评价指标体系的层次结构模型,确定了各指标参数的权重,并最终作出人民银行内控项目综合评价。层次分析法使得内部控制各因素重要性得以合理量化,为提高人民银行内部控制水平提供可借鉴的依据。