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121.
Pareto最优解的充分及必要条件 总被引:2,自引:1,他引:2
对多目标优化问题不需目标函数的凸性和二次可微性的假设,在约束区域具有严格点凸性的条件下,证明了Kuhn-Tucker条件是严格局部Pareto最优解的必要的充分条件,并以若干例子说明其适用性。 相似文献
122.
123.
假目标诱骗对抗反辐射导弹作战效能分析 总被引:4,自引:0,他引:4
研究多个假目标保护一个真目标(雷达)对抗反辐射导弹(ARM)的作战效能.在确定ARM瞄准方向的基础上,给出导引头在分辨目标时刻对真假目标截获概率的计算方法;推导出计算真目标受到ARM多次攻击时被杀伤概率的通用公式.研究结果表明:在评估假目标诱骗对抗ARM的效能时,必须考虑目标损失积累的影响;为提高诱骗效能,在增加假目标数量的同时,应降低其易损性,提高发射功率,并采用合理的布局方案. 相似文献
124.
直线作为组成图形的基本元素,其生成方法一直是计算机图形学研究的基础内容之一.针对非垂直且非水平直线在光栅图形显示器存在的走样现象,结合经典的Bresenham算法和未加权区域采样思想,提出一种新的反走样直线生成算法.相比于传统的未加权区域采样以及Wu算法,该算法主要利用整数加减运算完成直线的反走样,计算简单,利于FPGA(Field Programmable Gate Array)硬件实现.仿真结果表明:新算法的仿真速度约为传统未加权区域采样的3倍,与Wu算法仿真速度相当;利用Wu算法生成的直线平滑性较好,但是沿着直线方向的某些相邻像素灰度值相差较大,而新算法生成的直线不但平滑效果好,而且沿直线方向相邻像素灰度值相差不大,因此,相比于Wu算法,新算法反走样效果更佳. 相似文献
125.
基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波 总被引:1,自引:0,他引:1
为了进一步增强去噪时对图像细节的保护能力,并同时提高算法实时性,提出了基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波算法,该算法首先将待处理图像像素转化为量子叠加态,然后依据量子测量原理对此叠加态进行量子测量,最后将测量后的坍缩态转化为输出图像.该算法使用双量子比特态来描述单像素,拓展了单量子比特态与单像素的对应关系.双量子比特态的4个叠加基态增加了被描述像素的信息量,可以更精确地对像素进行操作.该算法根据噪声特点设计双量子比特态的概率密度公式,并根据测量坍缩态自适应地调整滤波窗口尺寸.实验证明,该算法与标准中值滤波和经典自适应中值滤波相比,具有更好的综合滤波能力,既可以有效地滤除噪声点,很好地保护图像细节,又具有很好的实时性. 相似文献
126.
针对目前时间触发控制器局域网(CAN,Controller Area Network)总线缺乏统一评估方法的现状,提出了一套系统建立与评估方案.采用均匀装载算法建立系统调度矩阵,实现了周期信息的实时传输.结合CAN总线的传输机制与时间触发的特点,改进了时间触发系统中非周期信息最坏延迟的计算方法.在此基础上针对不满足系统实时性要求的信息提出了计算其失效概率的方法,建立了时间触发CAN总线系统的设计与评估流程,提出了系统参数调整方案.评估方案能够提高设计效率,利用信息失效概率以及最坏延迟对系统实时性进行分析,使分析结果更加精确、实用. 相似文献
127.
128.
电子回旋共振推力器放电室内磁场与微波电磁场分析 总被引:2,自引:0,他引:2
电子回旋共振推力器具有寿命长、比冲高、结构简单等特点,适宜用作深空探测器主推进装置。放电室是电子回旋共振推力器的关键部件,其作用是产生电子回旋共振等离子体。放电室内的磁场和微波电磁场分布对于推力器的可靠启动、稳定工作有着重要的影响。为此针对10cm推力器,采用大型有限元分析软件ANSYS建立了三种磁路模型,计算了放电室内的磁场分布,得出三种方案中电子回旋共振面的位置,分析放电室材料不同时磁场分布的变化;最后采用ANSYS有限元分析软件计算了放电室内的电磁场分布。结果表明,在电子回旋共振面上微波能量满足放电所需能量。计算结果可以为电子回旋共振推力器放电室的设计提供帮助。 相似文献
129.
基于点线关系的透视图消隐算法 总被引:1,自引:0,他引:1
准确获取建筑物的三维形体信息,在军事和民用上都有非常重要的意义.针对建筑物三维形体获取过程中的消隐问题,提出了一种基于点线关系的三维透视图消隐算法.结合后向面判别法和光线投射算法,利用三维表面模型中点、线、面的遮挡关系和视平面域上的包含性规则,进行边界线段的显、隐程度检查,实现对模型的消隐处理.实验结果表明,该算法数据结构简单,建立的透视投影计算模型正确且消隐算法有效,为地形地物透视图的消隐提供了一种新的方法与支持手段. 相似文献
130.
针对传统神经网络故障诊断过程中网络训练时间长、结构复杂以及仅能进行单值输入的缺陷,设计了一种基于粗神经网络的民用飞机故障诊断系统.将粗糙集理论应用在神经网络的前端对民用飞机故障样本数据进行约简处理,以此去除冗余属性的干扰,克服了无关样本数据对网络学习性能的影响,简化了网络结构;利用粗神经元代替传统神经元,提高了网络性能,扩展了网络的应用范围.通过对空中客车A320飞机的故障诊断试验验证了该方法的有效性. 相似文献