对外经济合作决定因素的实证分析——以湖北省为例

以湖北省为研究样本,分析了1995～2007年湖北对外经济合作的决定因素,实证结果表明:现阶段只有国内生产总值和进出口贸易总额对湖北对外经济合作有统计学意义上的影响,并且国内生产总值增长的速度越快,对外经济合作就会以更快的速度对经济增长的变动作出反应,但与进出口贸易则是一种很弱的替代关系;作为"引进来"的重要力量,外商直接投资却不能对"走出去"的对外经济合作产生统计学意义上的影响,这说明利用"引进来"促进"走出去"战略的实施,至少目前在湖北对外经济合作领域并没有产生作用.     

基于STFRFT的LFM引信抗欺骗干扰方法

针对线性调频脉冲压缩引信易受转发式假目标欺骗干扰问题,提出了基于短时分数阶傅立叶变换(STFRFT)的抗欺骗干扰方法。首先,通过分数阶傅立叶变换将回波信号与欺骗干扰各分量信号进行分离;再利用相同调频率的LFM信号经短时分数阶傅立叶变换后最大幅值与窗函数宽度成线性关系,而不同调频率的最大幅值不随窗函数宽度变化的特点,有效分辨假目标欺骗干扰,正确检测目标回波信号;最后,通过仿真证明了方法的正确性,并验证所提方法具有良好的抗欺骗干扰效果。     

象征型拟微分算子的L^2—有界性

证明了象征型拟微分算子的一个Ｌ＾２有界性定量，其中象征ａ｛ｘ，ζ｝关于ｘ的正则性条件被进一步减弱了。在某种意义下，该结果给出了定量Ａ与定理Ｂ之间的联系。     

高绝缘材料的超高电阻测试研究

叙述了新型超高电阻测量仪的基本原理、结构、技术参数、各项性能试验数据，以及与其它测试仪器对比的测试结果，提出了本测量仪性能优越，同时已经用于生产实际，解决了军品生产的急需．     

应用改进多种群遗传算法的多星成像目标规划方法

针对目前多星成像目标规划求解算法容易陷入局部最优解,且对于大区域目标及规划时间周期较长时不能尽快规划出较优的成像方案问题,提出一种改进多种群遗传算法的多星成像目标规划方法。以成像规划方案周期最短、覆盖率最大为目标函数建立模型;利用改进的多种群遗传算法对模型进行求解,采用移民算子种群在多种群之间关联及更新种群,保留每代进化中的最优成像方案。利用多星对区域目标成像验证了所提出的方法,结果表明:此方法能够较好地用于模型的建立及求解,有效地规划出目标函数较优的成像方案。     

利用积分球对CCD线性和面均匀性的标定

积分球对CCD(Charge-coupled Device)的标定,主要是利用积分球光源具有较好的均匀性、稳定性以及精度高的特点,通过CCD采集积分球光源的图片,将积分球光源亮度转换为CCD拍摄图像的灰度,通过对采集图片灰度信息的提取,得出了CCD标定的各项参数。CCD线性标定试验的结果表明:在CCD快门值固定时,光源亮度的变化和图像灰度呈线性关系,并且在转换后的不同灰度值区段,线性度有一定的差别:在中值区,线性度最好,低值区次之,高值区最差;在光强一定的情况下,CCD快门值的改变和采集图像的灰度也呈线性关系。均匀性标定的试验结果表明:CCD的光电响应的非均匀性是随着快门值和灰度的增加而减小的,但最终趋于一个较稳定的值。     

基于改进的卷积神经网络的步态识别

为了提高惯性传感器采集到的序列数据中步态识别的准确率,建立了一个激励层改进的卷积神经网络(CNN)模型。针对三轴加速度传感器对运动太过敏感导致步态周期划分不准确的问题,采用加速度传感器与弯曲度传感器组合获取人体运动信息。将CNN模型中激励层的线性整流函数(ReLU)改进为带泄露线性整流函数(Leaky ReLU),以解决遇到卷积输出数据小于0时神经元被抑制的问题,进而达到提高步态识别准确率的目的。实验结果表明激励层优化的CNN模型在行走、上下楼和上下坡五种步态模式下识别率达到了95.79%,与未采用弯曲度传感器的改进CNN模型和未进行激励层改进的CNN模型相比,步态识别率有所提高。