自适应区间二型直觉模糊聚类算法研究

针对区间二型模糊聚类算法存在初始聚类中心敏感,提出自适应区间二型直觉模糊聚类算法。该算法首先利用高斯滤波函数对图像的统计直方图做平滑处理,同时设计波峰与聚类中心的对应规则,精准地确定初始聚类中心,然后构造融合直觉模糊信息的目标函数,最后通过类内紧致和类间分离两个方面的信息共同判断聚类效果。将该算法应用于彩色图像分割中,实验结果表明该算法能够有效得到合适的初始聚类中心并取得较好的分割结果。     

一种基于类内聚集度和类间离散度的特征集提取方法

雷达辐射源信号识别是雷达对抗信号处理中的关键技术,特征提取和选择是其中的重要一环。由于受噪声等多种因素影响,信号最重要的特征常常难以发现,特征提取一般采用经验式的方法。为消除特征提取的主观性和提高准确识别率,给出了类内聚集度和类间离散度的定义,并提出了一种基于类内聚集度和类间离散度的特征集评价准则。基于该准则,采用特征排序选择的搜索策略,可以从雷达辐射源信号原始特征集中挑选出品质优良的特征子集,从而实现对雷达辐射源信号的准确识别。     

高分三号卫星聚束SAR误差补偿成像处理技术研究

从高分三号(GF-3)卫星滑动聚束成像模型和回波信号特性出发,针对滑动聚束米级高分辨率SAR聚焦对回波信号误差敏感的特点,重点对滑动聚束高分辨率成像处理算法进行了深入研究,在此基础上提出了一种结合内定标信号幅相误差补偿的滑动聚束高分辨率去斜频率变标(DCS)成像处理算法,给出了算法详细实现步骤和技术流程。利用GF-3卫星实测数据进行了处理效果验证,结果表明:结合内定标信号幅相误差补偿的DCS成像处理算法,能有效改善滑动聚束高分辨率SAR成像的图像质量,可获得更好的成像处理和聚焦效果,验证了算法的有效性。     

基于K-均值聚类和约简最小二乘支持向量回归机的推力估计器设计

提出了一种基K-均值聚类和约简最小二乘支持向量回归机的推力估计器设计方法.首先用K-均值聚类法将全包线范围内的数据进行聚类,然后在每一个类当中,用迭代约简最小二乘支持向量回归机设计一个子推力估计器.在用迭代约简最小二乘支持向量回归机设计子推力估计器的过程中,为了使计算数值更稳定,用Cholesky分解代替原来的迭代方法.最后仿真实验表明,此推力估计器能满足直接推力控制的需要,并和其它的方案比较起来,该方案存在一定的优势.      

高熔点聚碳硅烷的合成及其裂解机理的研究

对高熔点聚碳硅烷的合成反应条件进行了较为详细的研究,并通过改变化学反应的温度、压力和反应时间制备出了熔点高达３８０℃、数均分子量Ｍｎ〉３００、陶瓷收率率７９％（质量分数）以上的陶瓷先驱体聚合物。该先驱体溶解性能好,并具有良好的防丝性能。文中还利用ＩＲ、ＴＧ－ＤＴＡ等手段对该先驱体的热解机理进行了初步探讨。』     

异型(三叶形)截面碳化硅纤维的异形度控制

以聚碳硅烷（ＰＣＳ）为原料,采用熔融纺丝制备三叶形ＰＣＳ纤维后,经不熔化和烧成制得异形度为０．６５～０．８５的三叶形碳化硅纤维。研究了纺丝温度、压力、收丝速度等对纤维异形度的影响,并对预氧化和烧成工艺进行了研究,研究表明,氏的纺丝温度、适当主的纺丝压力和较低的转率有效于提高纤维的异形度,聚碳硅烷原丝经预氧化和烧结后,纤维异形度基本保持不变。     

聚碳硅烷纤维γ-ray辐射交联的研究

研究了聚碳硅烷（ＰＣＳ）纤维γ－ｒａｙ辐射交联的不熔化效果,利用ＩＲ、ＴＧ分析了交联机理,结果表明,ＰＣＳ纤维在空气、Ｎ２、Ｈｅ气氛下辐射１３．８ＭＧｙ时均已实现熔化,三者中以空气气氛下交联程度最高,Ｎ２、Ｈｅ气氛下辐照的ＰＣＳ纤维的氧含量较低,在Ｎ２、Ｈｅ气氛下,Ｓｉ－Ｈ及部分Ｓｉ－ＣＨ３辐照产生自由基交联,形成了Ｓｉ－ＣＨ２－Ｓｉ的桥联结构,而在空气气氛下,氧参与交联还形成了Ｓｉ－Ｏ－Ｓｉ的桥连结构。     

可体内降解的骨固定材料的制备研究

为制备强度和韧性都适中且可体内降解的骨固定材料,首先借助聚D,L丙交酯与聚己内酯的扩链反应获得一系列扩链反应聚合物;然后通过测定聚合物拉伸强度和降解性能随扩链剂和扩链反应条件的变化规律,来选择扩链剂和制定最佳制备工艺.利用按上述方法选定的扩链剂和制备工艺,最终制备出了拉伸强度为24.47MPa,延伸率为1091%,降解时间为6个月,且对人体无害的骨固定材料.      

钱德拉X射线望远镜

NGC40：天文学家发现类太阳恒星猛烈死亡的新证据 这张NGC40的X射线（蓝）和光学（红）合成图像显示了环绕一颗死亡的类太阳恒星的炽热气体。NGC40是一个行星状星云．这一类天体因为在小型望远镜视野里看起来像行星盘而得名。     

基于极大熵聚类的工程项目风险预警模型

该方法针对当前大部分工程风险预警模型只能报警,不能预测的现状,提出了基于熵最优化的工程项目风险预警方法.利用判别熵最小化选取项目风险预警指标值,通过特征选取找出那些最有效的特征,研究出一种新的聚类算法——极大熵聚类算法,极大熵聚类算法是以概率为比例将任一指标向量分配给所有码向量,而不是仅仅只分配给与之最近的码向量,该算法是C-均值算法的一种推广.最后用实例验证该模型,用此算法对预测结果进行分类,判断项目的风险状态.结果表明这种方法估计工程项目风险快捷有效,与实际情况基本一致,可以应用于工程分析.