复杂网络理论的作战网络动态演化模型

为动态评估作战组织结构对作战效能的作用影响,采用复杂网络分析了信息化条件下作战组织结构的网络化特性,综合考虑作战组织实体及组织结构关系的异质性,构建了基于多维加权的作战网络模型,定义了刻画作战网络性能的协同增益特征量.以提高作战效能作为网络演化动力,分别设计了择优演化和随机演化两种作战网络动态演化模型,结合协同增益指标提出了分析作战网络动态演化与作战效能之间内在关联及影响规律的方法,仿真结果验证了方法的可行性,为设计与优化作战组织结构提供理论依据.     

基于WOSA法和MCOV法的目标噪声谱估计

基于加权交叠平均法（WOSA）和修正协方差法（MCOV）的谱估计方法，研究了一种联合谱估计方法．该方法克服了周期图法谱估计起伏较大以及Burg方法存在谱线分裂或伪峰的缺点，兼顾了WOSA法不产生伪峰以及MCOV法可获得高分辨率的优点，可应用于水下目标的噪声谱估计．对于大量水下实测的噪声数据的分析表明，所提出的方法对水下目标的谱分析是可行且有效的，为便于比较，文中也给出了周期图法和Burg法估计的功率谱图．     

混合模糊认知图

传统的模糊认知图(FCM)仅限于表示单调的或对称的因果关系,不能模拟原因节点间的与或组合关系.针对现有FCM模型的缺陷,提出了混合模糊认知图(HFCM).HFCM以单前件模糊规则拓展传统的因果模糊测度,增强了FCM的语义信息和模拟能力;使用WOWA或OWA集结算子融合因果推理结果,模拟原因节点间的各种与或关系.与传统FCM相比,HFCM具有更强的认知能力.与基于规则的FCM相比,HFCM规则库的规模及复杂度由几何级降至算术级,解决了组合激增问题,提高了FCM的表示与推理性能.HFCM兼有数值型FCM和语言型FCM的优点.     

Solvability conditions for algebra inverse eigenvalue problem over set of anti-Hermitian generalized anti-Hamiltonian matrices

By using the characteristic properties of the anti-Hermitian generalized anti-Hamiltonian matrices, we prove some necessary and sufficient conditions of the solvability for algebra inverse eigenvalue problem of anti-Hermitian generalized anti-Hamiltonian matrices, and obtain a general expression of the solution to this problem. By using the properties of the orthogonal projection matrix, we also obtain the expression of the solution to optimal approximate problem of an n× n complex matrix under spectral restriction.     

在智能手机上实现人脸识别算法

人脸识别技术,是近几年在全球范围内迅速发展起来的计算机安全技术.以高端智能手机的安全应用为载体,结合主元分析(PCA,Principle Component Analysis)法和多权值函数神经网络在人脸识别中的优势, 利用非线性多权值函数神经网络实现多主元提取,以及多权值函数神经网络识别.给出了完成人脸图像的检测、特征向量提取、人脸图像识别相对应的硬件系统架构、人脸识别算法流程和算法实现类图.     

基于人工神经网络的摊铺机振动梁结构动态设计研究

基于动力学逆问题的基本原理,讨论了摊铺机振动梁结构动态设计中的主要问题。文中先分析了振动梁的动力学特性对各种设计参数的灵敏度,从而得到了主要设计参数,在此基础上提出了一种基于人工神经网络技术的结构动态特性优化方法。数值计算表明了该方法的有效性。     

弹塑性有限变形率形式的广义变分不等原理的半反推法

利用改进的半反推法 ,导出了库仑摩擦约束弹塑性有限变形率形式的广义变分原理     

基于广义逆理论的河网糙率反演研究

引入广义逆和Backus-Gilbert反演理论，构造了牛顿-广义逆方法和自然逆方法计算优化算法的搜索方向，进行 河网糙率反演，并推导了两种算法反演解估计的分辨率矩阵和单位协方差矩阵.理论分析表明,牛顿-广义逆优化算法具有 二阶收敛速度.在反演过程中结合Wiggins方法控制观测数据中的噪声，能够有效调节河道糙率反演结果的分辨率和方差. 数值仿真表明这两种算法与Wiggins方法相结合，选取适当的控制参数，既能达到较高的精度，又能有效地抑制噪声，提 高数值计算的稳定性.     

数据加窗对MUSIC方法的分辨率和抗噪性能的改进

基于矩阵特征分解的频率及功率谱估计方法中的MUSIC(Multiple Signal C1assification)方法有很高的分辨率，但它的缺陷在于抗噪声性能还有待提高，而且由于是对有限个观测数据进行处理，导致了误差的存在。在大量反复实验的基础上，结合几种常用窗函数的特点，提出了一种改进方法，这种方法先对数据进行加窗，进一步提高了MUSIC方法频率分辨率和抗噪声性能，同时提高了频率估计的准确性。     

基于广义逆的层析成像反演方法研究

为了解决常规反演算法收敛速度慢、无法处理不完全投影和先验信息等问题.提出基于广义逆的层析成像反演方法,将广义逆和求解一般方程组的理论统一起来.阻尼系数的确定是此类反演算法的关键,在分析解估计评价指标与阻尼系数关系的基础上,提出阻尼系数的最优化技术,在多目标优化的框架下,采用理想点法求解,分别对核心异常模型和复合模型进行了数值仿真计算,结果表明该阻尼系数优选方法对初始值不敏感,所得阻尼系数合理,反演结果与原设定模型具有较高的相关性,比常规反演算法有更高的求解效率和精度.