基于自适应遗传BP算法神经网络数据融合的空中目标识别

空中目标识别是现代防空作战的重要研究内容。本文利用不同类型目标产生的多类型传感器的数据信息对目标进行识别。为了训练神经网络目标识别分类器,将遗传算法和BP算法相结合,提出了一种新的自适应遗传BP算法,利用这种神经网络来确定指标的权值。仿真试验结果表明,基于自适应遗传BP算法神经网络的识别是一种简单、可靠的目标识别方法,具有很好的目标识别效果。     

基于误差补偿的点云数据修正方法研究

为提供测量效率及精度,提出了一种基于多源数据融合的测量数据修正方法。首先分别利用低精度高效率设备和高精度低效率设备对同一构件进行测量获得高密测量点云和稀疏基准点云,此后基于本文所提定位块定位方法对两组数据进行配准,然后依据测量点云与基准点云间构建误差矩阵,继而对高密测量点云进行修正以提高测量精度。实验结果表明,该方法可将测量数据的误差由3.374mm减小到0.517mm。     

基于工厂模式的OSLC数据集成接口设计与实现

复杂软件系统往往由不同地域的研发团队采用不同的开发工具来协同完成,研发过程中存在数据难以集成的问题.基于开放式生命周期协作服务(OSLC)规范来设计软件协同开发数据接口,有利于提高软件协同开发的效率.首次结合工厂模式和OSLC规范设计并实现数据集成接口,将不同工具的数据集成抽象成统一的公共接口,从而采用统一的数据接口和...     

大数据技术在应用型本科高校数字图书馆建设中的作用

针对应用型本科高校图书馆建设,讨论了运用大数据挖掘技术建设数字图书馆的一些关键问题。从科研动向、信息服务质量和馆员数字素质培养等方面加以探讨,并提出了相应解决方案。最后就如何运用数据挖掘技术建设高校数字图书馆进行了阐述,从读者记录、浏览内容、浏览行为和保持读者等方面,论证了大数据挖掘技术在数字图书馆建设中的重要作用。     

卫星遥感数据共享标准浅析

概述国内外卫星遥感数据共享技术的现状,通过对国内外相关遥感数据共享标准的分析,探讨国外在遥感数据共享标准方面的经验与做法,提出我国遥感数据共享标准发展的建议。     

航天器下行数据异变检测算法研究

针对航天器下行遥测数据故障检测问题,建立了相应的非平稳+异常分量模型,并借鉴采样数据新息增量过程的回归系数有界影响辨识方法,提出了航天器下行数据异常突变在线检测算法,该算法具有简捷的递推关系和良好的容错能力。实测数据结果表明,该算法可以有效地检测出航天器异常数据,并能克服异常数据的不利影响,提高在轨航天器测控过程的可靠性。     

小子样样本均值点估计的一种非参数方法

描述了极值分布分位点估计方法的原理和模拟退火算法．并对分位点函数展开式的系数进行了优化仿真计算，最后得到样本总体均值的点估计。针对小子样情况，如果对具体的分布不很明确了解，本文提供的均值点估计非参数方法可作为一种备选方法。     

指数分布基于多重定数截尾样本中异常数据的检验

讨论多重定数截尾指数型寿命数据,对同时存在异常大数据和异常小数据的情形给出了检验方法,得到了检验异常数据的判别标准,最后以一实例说明其应用.     

空飘污染物可能对近地空间飞行器带来严重危害

美国科罗拉多州波尔德市的国家大气研究中心(NCAR)的威廉·兰德尔等人在3月26日出版的《科学》杂志上发表研究称,通过分析卫星数据和电脑模拟图发现,一旦工业生产所制造的黑碳、二氧化硫、     

基于BCP异常数据检测方法的应用与研究

针对应用系统数据集成过程中产生异常数据的问题,介绍数据集成的概念以及异常数据造成的危害,提出基于反向约束传播的异常数据检测方法,并详细阐述检测原理。构建反向约束传播检测原型,通过仿真实验验证该方法可以对数据集成流程中的异常数据进行检测和回收,提高数据集成的质量。