基于多种空间信息的高光谱遥感图像分类方法

在高光谱遥感图像分类方法中,空间特征和光谱特征的融合可以有效地改善分类效果。针对单一空间特征的信息表达不充分问题,提出了一种联合多种空间特征的高光谱图像空谱分类方法。利用超像素信息对分类结果进行后处理去掉椒盐噪声,并创造性地将超像素信息应用于分类前处理,提出了一种利用超像素信息对像素点的特征向量进行线性加权融合的方法。试验结果表明,所提方法的性能优于目前的通常方法。     

基于支持向量机的机场智能驱鸟决策

为提高机场鸟击防范管理水平,实现探鸟雷达与多种驱鸟设备联动,提出一种基于支持向量机（SVM）的机场智能驱鸟决策方法。该方法包括训练和测试两部分。训练部分利用机场鸟类探测预警与驱赶联动系统获取的大量历史鸟情信息,结合专家知识,通过数据预处理与支持向量机训练,建立驱鸟策略分类模型;测试部分根据驱鸟实时智能决策结果,对驱鸟策略分类模型进行持续修正与优化。通过某机场的实测鸟情信息数据与若干驱鸟实例,证明驱鸟策略分类模型具有较高的决策正确率,并能够通过自身修正与优化应对各种新问题。本文方法针对实时鸟情信息,实现了多种驱鸟设备的优化组合,克服了驱鸟设备长期重复运行造成的鸟类对驱鸟设备的耐受性问题,极大改善了驱鸟效果。      

An analysis and enhanced proposal of atmospheric boundary layer wind modelling techniques for automation of air traffic management

The air traffic management automation imposes stringent requirements on the weather models, in such a way that they should be able to provide reliable short-time forecasts in digital formats in almost real time. The atmospheric boundary layer is one of the regions where aircraft operation and coordination are critical and therefore atmospheric model performance is also vital. This paper presents conventional and innovative techniques to improve the accuracy in the forecasting of winds in the lower atmospheric layer, proposing mechanisms to develop better models including deterministic and stochastic simulations. Accuracy is improved by optimizing the grid, assimilating observations in cycling simulations and managing a number of ensemble members. An operation-driven post-processing stage helps to incorporate detailed terrain definitions and real-time observations without re-running the model. The improvements are checked against mesoscale weather simulations at different scales and a dedicated flight campaign. The results show good performance of the model without sensitively increasing the required throughput.     

核空间聚类在图像纹理分类中的简化算法

模糊c均值聚类已广泛应用于模糊模式识别领域,但对于线性不可分数据并不适用.在核方法中通过将输入数据经过非线性映射投影到高维特征空间来解决非线性分类的问题.将传统的模糊c均值聚类算法应用于核空间中,对线性不可分的样本进行了核空间聚类的分类实验,得到了正确的分类结果.由于图像分类中分类样本(对应图像像素)数目庞大,造成了核空间聚类算法中特征距离的计算量过大.因此,在核空间聚类的基础上,提出了对图像先进行过分割,再对过分割的图像块进行核空间聚类的方法,大大降低了高维空间特征距离计算的运算成本,并取得了良好的分类效果.      

辐照环境中ZnO类热控涂层性能

文章研究ZnO类热控涂层在空间综合辐照环境下太阳吸收率(αs)退化的预示模型。利用ZnO类热控涂层的空间综合辐照环境试验数据,对比分析6种数学模型分别拟合出的αs退化预示结果。结果表明,选择合适的预示模型,可以大幅缩短试验时间,利用预示数据就能较准确地反映出αs的退化情况。     

构建航空气象和用户一体化实训平台的设想

本文结合多年对航空气象专业及飞行管制等用户的培训经验,提出了培训平台搭建的思路,进行了平台框架设计,并对今后实用训练模块进行了策划研究,为平台培训软件开发提供了理论参考。     

灰色系统研究进展（2004--2014）

从灰数及其运算、灰色序列算子与灰色预测模型、灰色关联分析与灰色聚类评估模型、灰色决策模型、灰色组合模型和灰色控制几个方面介绍了灰色系统理论2004—2014年的研究进展及部分应用成果。梳理了基于"核"和灰度的灰数运算法则、一般灰数的概念、灰度合成公理及缓冲算子的一般形式,总结了4种GM(1,1)基本模型,即均值GM(1,1)模型(EGM)、离散GM(1,1)模型(DGM)、均值差分GM(1,1)模型(EDGM)、原始差分GM(1,1)模型(ODGM),及其适用的序列类型。介绍了灰色相似关联度、灰色接近关联度、三维灰色绝对关联度,以及基于中心点和端点混合三角白化权函数的灰色聚类评估模型、多目标加权智能灰靶决策模型、两阶段综合测度决策模型、灰色博弈模型、灰色投入产出模型,并且阐述了分布型、中立型和中立-分布型灰色随机时滞系统的指数鲁棒稳定性等新概念、新模型、新方法。同时提出了有待进一步研究解决的问题。     

基于微多普勒的空间锥体目标微动分类

空间锥体目标在飞行时存在多种微动,具体可分为章动、进动及自旋,准确获取目标微动形式是弹道目标微动及结构参数估算的前提。首先分析了3种微动形式下锥体目标锥顶及锥底滑动型散射源微多普勒及其频谱分布特性,发现自旋锥体目标散射源微多普勒为0 Hz,章动锥体目标任意散射源微多普勒谱的峰值非等间距分布,进动锥体目标任意散射源微多普勒谱的峰值等间距分布。据此提出利用微多普勒阈值识别自旋、利用微多普勒谱峰值是否等间距分布识别章动和进动的分类方法。最后通过仿真说明了本文分类方法的有效性,可为空间锥体目标微动分类提供一定的参考。     

基于朴素贝叶斯K近邻的快速图像分类算法

朴素贝叶斯最近邻(NBNN)分类算法具有非特征量化和图像-类别度量方式的优点,但算法运行速度较慢,分类正确率较低.针对此问题,提出一种朴素贝叶斯K近邻分类算法,基于快速近似最近邻(FLANN)搜索特征的K近邻用于分类决策并去除背景信息对分类性能的影响;为了进一步提高算法的运行速度及减少算法的内存开销,采用特征选择的方式分别减少测试图像和训练图像集的特征数目,并尝试同时减少测试图像和训练图像集中的特征数目平衡分类正确率与分类时间之间的矛盾.该算法保留了原始NBNN算法的优点,无需参数学习的过程,实验结果验证了算法的正确性和有效性.