基于加权因子的光电经纬仪航迹测量

针对光电经纬仪测量的异面定位误差,采用加权因子算法进行调整;首先建立空中测量目标的定位模型,为避免因各种误差对测量数据的影响,接着用加权因子对目标无偏估计,通过调整加权因子提高测量模型的精度,最后建立模型并进行仿真实验,得到了精确的航迹坐标,仿真结果表明减少虚假航迹,提高对被测目标的定位精度。     

非对称结构相变存储单元的三维模拟与分析

文章提出一种具有非对称结构的新型相变存储器单元结构,并通过有限元方法对该非对称结构相变存储单元进行了三维电热模拟.模拟结果表明,在相同的特征尺寸下,非对称结构相变存储单元的操作电流明显小于传统的对称型T型结构相变存储单元.     

基于隐马尔可夫模型的陀螺仪漂移预测

针对陀螺仪实验数据的有限性和非平稳性,提出了基于自回归(AR)模型和隐马尔科夫模型(HMM)的陀螺漂移预测方法。首先利用AR模型参数能够敏感状态变化规律的特性,提取陀螺漂移数据的自回归系数作为特征量;然后对具有混合高斯输出的HMM进行训练;最后对陀螺仪的状态进行加权预测,改进了趋势预测的方法,解决了陀螺漂移在小样本数据条件下的预测问题。实验分析了加权模型阶数和HMM状态数对陀螺漂移预测结果的影响,并验证了预测方法的有效性。     

余度IMU精度分析与数据融合方法改进

针对现有余度IMU（inertial measurement unit）数据融合精度不高的问题,在对六单轴传感器非正交配置的余度IMU数据融合特性及测量误差与融合误差之间关系进行研究的基础上,提出了1种基于最小二乘简单、有效的余度传感器测量误差估计及数据融合方法。首先对最小二乘融合的空间矢量在测量轴上的投影与测量值之间的误差进行方差统计,统计结果作为传感器测量误差估计的依据及加权最小二乘的权值参考。然后利用加权最小二乘对传感器测量数据进行融合。仿真结果表明：该方法能有效估计传感器测量误差大小,提高余度IMU数据融合及余度惯性导航系统精度。     

乳腺动态增强MR图像序列的肿瘤分割

针对乳腺动态增强MRI的特点,本文提出一种基于二维直方图加权模糊聚类算法用于分割乳腺肿瘤。该方法通过对动态增强减影图进行分割来提取肿瘤,并且对福建肿瘤医院提供的临床数据进行了实验验证分析。实验结果表明,该方法对于动态对比增强的乳腺MRI图像的肿瘤分割具有较好的效果。     

基于启发式失效率函数的主动队列管理

研究主动队列管理技术的RED和REM的丢包率和队长稳定性关系;基于启发式丢包处理方法,提出一种采用启发式失效率函数计算丢弃概率函数以减小丢包率的拥塞控制算法(HFA).在轻量级负载情况下,该算法性能和自适应随机早期检测与随机指数标记相当;而在重量级负载情况下,不仅丢包率的均值和方差小,而且瞬时队长在设定的目标范围,可以明显地减小队列长度的波动性.在NS-2上进行的大量实验结果表明,所提算法具有瞬时队长控制在预期范围、抖动性小、丢包率及丢包率方差小等优点.     

基于混沌映射的伪随机序列发生器

提出了一种基于线性分段混沌映射(PWLCM)的收缩式伪随机序列发生器.针对分段线性混沌映射“逐段线性”的缺点,提出一种新的混沌轨迹比特位提取算法.该算法使用具有最长周期的线性移位寄存器(m-LFSR)所产生的序列来控制混沌轨道比特位的提取,从而有效避免混沌轨道泄露造成的安全性问题.分析表明,该发生器具有良好的密码学特性.     

基于离散随机技术的Madaline敏感性近似计算研究

本文系统地讨论了离散型前向神经网络Madaline的输出对网络参数扰动的敏感性计算.首先,根据神经元Adaline的离散特性,提出了一种离散随机技术方法,推导了Adaline敏感性近似计算公式.该方法从理论上解决了已有的连续随机技术方法无法处理的情况,取消了过强的限制条件,并使得从理论上对Adaline敏感性近似计算进...     

一类控制量非负的新型脉冲随机控制模型

提出并研究了一类新型的脉冲随机控制模型,其状态结构由关于半鞅的线性随机微分方程所确定,其控制费用函数为关于控制前状态与控制量的二元函数且其控制量保持非负.首先建立了一类新型的变分方程并证明了其解的存在性.通过对变分方程的解函数进行一系列随机分析处理,证明了最佳控制的存在性且对其结构进行了深入分析.此外,由于本文模型与以往文献中的随机控制模型有着重大差异,因而在分析手法上与以往文献相比颇多差异之处.可以预期,本文不仅在随机控制的研究中将具有重要的理论意义,而且在金融控制及证券管理方面也将有着广泛的应用价值.     

Efficient random saliency map detection

Most image retargeting algorithms rely heavily on valid saliency map detection to proceed. However, the inefficiency of high quality saliency map detection severely restricts the application of these image retargeting methods. In this paper, we propose a random algorithm for efficient context-aware saliency map detection. Our method is a multiple level saliency map detection algorithm that integrates multiple level coarse saliency maps into the resulting saliency map and selectively updates unreliable regio...