读者·作者·编者

编辑先生： 您好！我是一个老电子技术工作者，但又很感电子知识贫乏，所以，每当我打开印刷精美的贵刊，犹如进入一个科技殿堂，讲解员们─—编辑先生和小姐分别向我讲解一幅幅画面：ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、光电器件以及不像仪器的虚拟仪器等等，等等，令我叹为观止。电子技术发展太神速了，我也没有什么业余爱好，但翻阅贵刊，简直就是一种享受把我引向电子知识的海洋。 一、贵刊广告是最为丰富的，我从中就了解到许多我所需要的产品。同时我又觉得国外公司或代理处发布的比某些国内厂家的更具特色。①产品介绍详细，可以当做技术手册使用。例…     

基于相互影响的市场营销机会识别方法

为了正确识别和评估市场营销机会,依据专家意见法,采用预测事件原始概率及修正概率,分析研究了各产品市场以及其他社会现象之间相互影响的一种市场营销机会,该方法能够对市场营销机会给予量化,从而为企业正确决策提供有利依据。     

结合特征选择和大尺度谱聚类的极化SAR图像非监督分类

非监督分类是极化SAR图像解译的重要手段,但其分类结果易受到高维特征的影响。针对此问题,本文提出一种结合特征选择和大尺度谱聚类的极化SAR图像非监督分类方法。该方法首先深入分析并提取了极化SAR图像分类中常用的特征参数,包括基于测量数据及其简单线性变换的特征和极化目标分解的特征。然后通过聚类森林特征选择算法进行特征降维处理,去除冗余信息。最后利用过分割产生代表点并构建原始数据与代表点间的二分图,通过大尺度谱聚类算法完成图像的非监督分类。实验结果表明,该方法能够选取有效的特征组合,并得到较为满意的分类效果。      

利用多特征融合和集成学习的极化SAR图像分类

该文提出了一种利用多特征融合和集成学习的极化SAR图像监督分类算法。该算法首先提取极化SAR图像的多重特征,包括EPFS特征,Hoekman分解特征,Huynen分解特征,H/alpha/A分解特征以及扩展四分量分解特征。为保证集成学习中基本分类器的差异性与准确性,算法从5组特征集中每次随机选取两组不同的特征进行串联融合,作为SVM分类器的输入。最后,利用随机森林学习算法将所有基本分类器的预测概率集成输出最终分类结果。像素级和区域级的分类实验表明了该文算法的有效性。      

岸边集装箱桥式起重机仿真训练器吊具碰撞分析

分析岸边集装箱起重机仿真训练系统中吊具与集装箱碰撞的实现，它包括坐标系建立、碰撞检测、碰撞状态的确定、碰撞后的运动情况以及着箱判断等内容。