微分对策理论及其研究现状分析

本文阐述了微分对策在经济和军事领域中的研究和应用,详尽地叙述了微分对策的分类,并采用定量和定性方法对微分对策进行了分析,指出了微分对策的研究难点,对发展趋势作了较为详细的探讨。     

脚尖数据的研究及其分析

大部分步态研究者将注意力投入到臀部和膝盖关节的角度变化所形成的步态特征,脚的步态特征关注还较少。针对这个问题深入研究了脚的一些特征,提取了脚尖数据进行分析,并对脚尖的坐标进行变换得到时域、频域及其他信息,在中科院数据库NLPR上进行试验和研究,表明脚尖的数据可以较好的区分男女性,甚至是不同的个体。脚尖数据的表示包含了较多的属性信息,有利于步态识别的进一步研究。     

Hilbert空间中严格伪压缩映像的强收敛定理

给出了一种求解严格伪压缩非自身映像不动点集上变分不等式的迭代算法，并证明了其强收敛性。此结果推广了姚永红和T．H．Kim等的研究结果。最后，进一步将结论推广到求解有限个严格伪压缩非自身映像公共不动点集上的变分不等式。     

FAST FEATURE RANKING AND ITS APPLICATION TO FACE RECOGNITION

A fast feature ranking algorithm for classification in the presence of high dimensionahty and small sample size is proposed. The basic idea is that the important features force the data points of the same class to maintain their intrinsic neighbor relations, whereas neighboring points of different classes are no longer to stick to one an- other. Applying this assumption, an optimization problem weighting each feature is derived. The algorithm does not involve the dense matrix eigen-decomposition which can be computationally expensive in time. Extensive exper- iments are conducted to validate the significance of selected features using the Yale, Extended YaleB and PIE data- sets. The thorough evaluation shows that, using one-nearest neighbor classifier, the recognition rates using 100-- 500 leading features selected by the algorithm distinctively outperform those with features selected by the baseline feature selection algorithms, while using support vector machine features selected by the algorithm show less prominent improvement. Moreover, the experiments demonstrate that the proposed algorithm is particularly effi- cient for multi-class face recognition problem.     

终端区点融合进近程序设计方法研究

流量的增长导致终端区拥挤和航班延误,增大了管制压力和公司成本.以长沙黄花国际机场36号跑道为例,空城受限,4条航线汇聚一点,梯度曲折多变,航班排序难,指挥复杂度高.结合我国飞行程序设计和管制间隔要求,根据点融合的基本概念,设计跑道点融合进近程序,确定相关参数.对程序进行容量和下降梯度评估表明,静态容量可达到63架次/h,是当前运行最大流量的3.7倍;下降梯度得到明显改善,为连续下降实施奠定了基础.     

电火花加工计算机辅助工艺过程设计系统

介绍电火花计算机辅助工艺过程设计系统（ＣＡＰＰＳ），用于为一个给定目标选择最佳操作。同时，还考虑了其它的会影响ＥＤＭ加工过程的加工方法（如铣削等）。系统的输入信息是在已有的ＣＡＤ信息的基础上产生的基于ＣＡＰＰ特征的工件描述。每个特征类对应于一个特定的一般工艺规程，并由系统对其进行评价，然后基于最低成本的原则，计算出最优工艺规程。同时还介绍了一种计算工时的通用方法。     

基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题，提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先，基于主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）算法，设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取，该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习，将得到的特征向量输入网络进行分层卷积，优化了网络结构，提高了网络的收敛速度和精度。其次，将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪，通过分析相邻2帧图像的变化率，采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新，有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明，该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降，具有较好的鲁棒性，相较于全卷积跟踪（FCNT）算法平均跟踪精度提高了9.62%，平均跟踪成功率提高了11.9%。     

由感知到动作决策一体化的类脑导航技术研究现状与未来发展

随着脑与神经科学以及人工智能技术的持续发展，昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发下的感知/认知/路径规划/动作决策一体化类脑导航技术得到了较大发展，可以实现由原始感知信息输入到导航动作决策的直接输出，呈现出接近动物端到端面向目标导航的智能行为，具有提高密集型无人机集群导航鲁棒性、准确性、实时响应动作、自主智能性以及计算效率的潜力。阐述了昆虫和哺乳动物大脑导航机理及其互补对称关系，以及昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发的端到端类脑导航技术内涵；论述了类脑导航技术研究进展，包括类脑环境感知、类脑空间认知、面向目标类脑导航；分析了类脑导航向智能化、神经形态系统以及群体导航发展的新趋势；最后讨论了类脑导航技术应用于无人机密集集群系统时存在的挑战。     

A non-local vectorial total variational model for multichannel SAR image speckle suppression

This paper aims at the multichannel synthetic aperture radar(SAR)image speckle reduction.This paper proposes a novel energy minimized regularization model for multichannel image denoising,which is an extension of the non-local total variational model for gray-scale image.It contains two terms,namely the vectorial data fidelity term and the non-local vectorial total variation term.The latter is constructed by high-dimensional non-local gradient that contains the structure information of the multichannel image.The existence and the uniqueness of the solution of the model are proved.A fixed point iterative algorithm is designed to acquire the solution of this model.The convergence property of this algorithm is proved as well.This model is applied to the multipolarimetric and multi-temporal RADARSAT-2 images despeckling.The result shows that this model performs better than the original vectorial total variational model on texture preserving.     

基于传感器几何特性和图像特征的影像配准方法

“天绘一号”卫星是我国第一代传输型立体测绘卫星,搭载有三线阵CCD相机、多光谱相机和2m分辨率全色相机。多光谱相机波段间影像的配准是保证多光谱影像质量和有效应用的前提,在现有配准方法的基础上,文章提出了基于传感器几何特性和图像特征的配准方法来改善影像配准效果。这种方法首先基于相机几何特性对待配准图像进行调整,然后对图像进行局部多点取图,采用尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）法提取图像特征并进行初步匹配,利用匹配点领域灰度相关性来进行精匹配和误匹配点的剔除,最后获得图像位移差,进而完成图像配准。实验结果表明,这种方法能够提高多光谱波段间影像的配准成功率,准确率达到95％以上,大幅改善了匹配精度。