基于效用距离的分层多播反馈控制算法

源自适应的分层多播存在着因反馈信息爆炸而导致的缩放性问题，反馈信息合并是一个较好的解决办法。本文给出一个以效用最优为目标的自适应分层多播模型UALM，分析了在反馈树的支持下，通过反馈合并策略实现反馈控制的方法，提出了一种基于加权效用距离的分层多播反馈合并算法。仿真结果表明，该算法能够有效地控制反馈信息数目，同时使得在此基础上完成的动态分层效用接近于不进行反馈合并时的系统效用，满足分层多播的缩放性要求。     

神经网络中将任务学习与模型学习相结合的E-H和E-H-W学习方法

本文从获取好的神经网络泛化能力出发,首先提出了将Hebbian学习与增加问题复杂性统一起来的思想,并通过在总的误差函数中增加一限制函数来实现Hebbian学习.基于此,提出了一种将误差驱动的任务学习与Hebbian规则的模型学习相结合的E-H方法.然后,根据模型学习应同时考虑减小网络复杂性和增加问题复杂性的思想,又提出了一种将误差驱动的学习与Hebbian规则、简单的权退化法结合起来,共同来提高神经网络的泛化能力的E-H-W方法.最后通过大量实例仿真将它们与纯误差驱动的方法、权退化法、其它文献中的相关方法进行了比较.结果表明我们的方法具有最好的泛化能力,是很有效的神经网络学习方法.     

地堑式断陷盆地油气成藏规律分析——以伊通地堑岔路河断陷南部为例

伊通地堑属佳—伊地堑的南段,是郯庐断裂带的北延部分,其内的岔路河断陷为一典型的地堑式断陷盆地.综合剖析表明,该断陷内的砂体主要为重力流性质的湖底扇沉积.湖底扇内扇中的水下泥石流或垮塌堆积砂砾岩对油气具有封堵性,湖底扇的中扇砂体具有一定的储集性能.内扇发育水下泥石流或垮塌堆积的湖底扇中扇砂体易于构成岩性圈闭.纵向上,此类断陷盆地具有广泛的含油性,易于形成多个含油层位;平面上,其有利勘探区带位于距控盆断裂一定距离的盆地两侧边缘区,特别是盆地盖层断裂有一定程度发育的边缘带,更有利于岩性油气藏的形成.油气勘探的目标主要为湖底扇中扇的舌状岩性油气藏和滚动背斜油气藏.     

王14断块特高含水开发后期剩余油分布规律及挖潜对策研究

对王14断块特高含水开发后期剩余油分布规律进行了研究,提出了带有针对性的调整开发措施方案,并在此基础上提出了一系列关于老油田及难动用储量的开发挖潜对策。     

基于全局最优的被动多传感器多目标轨迹关联算法

多目标轨迹关联问题是天基光学跟踪系统的核心和难点之一。传统的分布式轨迹关联方法基于目标的3维轨迹信息,不适用于被动传感器的2维轨迹关联问题。为此,该文以倾角差为统计检验量,建立轨迹统计检验模型,提出基于全局最优思想的轨迹关联算法,并用密集多目标场景进行算法的蒙特卡罗仿真。结果表明,该轨迹关联算法性能优良,可以有效完成密集目标环境下的被动多传感器多目标轨迹关联任务。     

多传感器多目标联合概率数据关联研究

联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法,但对于多传感器密集多目标跟踪,则计算量剧增,数据关联成功率下降。因此,改进联合概率数据关联(AJPDA)算法对多传感器多目标量测进行同源划分及单一传感器测量数据转换,然后采用JPDA算法求解空间目标轨迹交叉时的数据关联。仿真结果表明,AJPDA算法提高了成功关联概率,降低了求解数据关联概率的难度,可以解决密集目标的正确跟踪问题。     

编队目标跟踪的自适应相关波门算法

为解决空中编队目标跟踪过程中航迹关联的难题,提出一种基于目标运动状态的自适应相关波门算法。首先通过分析编队目标的运动特征,完成编队分割和编队速度的估计;然后将编队目标的速度方向作为约束自适应波门的条件,在跟踪过程中根据目标运动方向确定波门方向,并基于前一时刻编队中各目标的距离来选择波门尺寸,同时考虑测量误差和预测误差的影响。仿真结果表明：相对于传统的固定波门算法,在编队目标跟踪过程中,自适应波门算法在避免编队内目标航迹相互交错和保证跟踪稳定性方面可以达到较好的跟踪效果。     

一种开放式地理信息系统开发平台的设计

为了便于大量动态目标实时地理信息系统的开发,基于开放式地理信息系统,通过系统体系结构和数据处理2方面的设计,给出一种跨操作系统的开放式地理信息系统开发平台的设计方案。该方案所设计的开发平台具有良好的后台数据处理能力和动态刷新性能,同时具有较强的可靠性、开放性和一定的实用价值。     

基于Haenni方法的证据冲突原因分析

由于Dempster组合规则所存在的不足,在组合冲突信息时,会得出与直觉相反的结论。针对Zadeh悖论,Haenni给出了反驳,但冲突产生的原因分析不够全面。鉴于此,本文在他们的基础上,总结出冲突产生的原因,它不仅与传感器受干扰有关,与识别框架不完整也有关系,其中识别框架不完整还包括框架中的元素不详尽,出现了新目标和在两两证据进行推理过程中目标丢失导致的潜在冲突。