排序方式: 共有9条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
针对椭圆型奇异摄动周期边界方程,提出有效的计算方法,并证明所构造的计算方法是自适应的,随着小参数的变小,网格剖分数目不需要很大,仍可以得到很好的计算效果.讨论边界层的性质,将解的奇性分离为光滑部分和奇性部分,对光滑部分和奇性部分的各阶偏导数进行估计;在Shishkin网格上提出有限差分方法, 证明离散极值原理和一致稳定性;构造相应的闸函数以证明所提方法具有一致收敛性.给出一个数值例子,计算结果表明,计算方法拟合了边界层的性质,也说明理论分析的正确性.所提出的计算方法可应用于类似奇异摄动问题的计算. 相似文献
2.
基于蚁群算法的分类规则挖掘算法 总被引:5,自引:0,他引:5
提出了一种基于蚁群算法的分类规则挖掘算法。算法实质上是一种序列覆盖算法:蚁群搜索一个规则,移去它覆盖的样例,再重复这一过程,从而得到共同覆盖样例的一组规则。针对蚁群算法计算时间长的缺点,提出了一种变异算子。对两个公用数据的实验及其与C4.5和Ant-Miner的对比表明,算法能够发现更好的分类规则,包括预测能力更强,有更少规则的规则集,以及形式更简单的规则。实验同时显示变异算子有效节省了计算时间。 相似文献
3.
4.
基于炮兵火力毁伤评估系统,根据炮兵目标的结构层次、毁伤模式和功能特征建立了贝叶斯网络的毁伤评估模型。在目标物理毁伤情报分析的基础上,利用贝叶斯网络强大的推理功能建立评估炮兵目标功能毁伤程度的贝叶斯网络图,并确定了贝叶斯网络节点状态。该模型能很好地实现目标作战效能与目标物理毁伤程度映射关系的定量化分析,使依据现有侦察手段获取的目标物理毁伤情报利用目标功能毁伤评估得以实现。 相似文献
5.
6.
一种基于双阈值区域分割的SAR图像目标提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出一种基于"双阈值"的区域生长算法。该方法首先对图像中感兴趣的区域进行分割,通过阈值的选取对已分割区域进行合并与剔除虚警来提取感兴趣的目标。采用国产机载SAR图像,以大中型建筑物为例进行了实验。实验结果表明该方法能够有效地提取目标特征,进行区域分割。 相似文献
7.
8.
运用多种评估手段,对目标的毁伤程度进行评估。决策融合毁伤评估模型根据多信息源提供的情报信息,提取目标毁伤信息,并运用相应的评估手段进行独立评估,再依据各信息源获取信息的可信度和独立评估结果进行加权融合,以确定目标最终的毁伤值。 相似文献
9.
对典型目标的系统级毁伤效果评估进行分析,构建典型目标系统级毁伤评估模型,制定出系统级毁伤效果评估步骤。 相似文献
1