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.     

一种基于方差的自适应火星图像阈值选取算法

在基于光学成像的深空探测自主导航中,图像边缘处理直接影响视线矢量的提取,从而对自主导航的精度产生较大影响。传统的Otsu算法更侧重同区域灰度的均匀性,适用于图像中目标区域和背景区域面积相差不大的情况,因此在自主导航初始阶段,导航精度较低。根据深空探测巡航段拍摄到的火星图像的特点,基于已有火星探测任务的实拍图像,在Otsu算法的基础上,重新设计准则函数,提出了一种基于方差的火星图像阈值自适应选取算法。该算法将灰度值高于待定阈值的区域的方差表示为待定阈值的函数,以函数一阶微分的最大值对应的灰度值作为最优阈值。该方法具有计算量小、图像分割精确的优点。仿真结果表明,相较于传统的Otsu算法,通过该算法得到的图像阈值能够实现更高的视线矢量提取精度及自主导航精度。     

基于分布式粒子群算法的翼型优化设计

采用求解N-S方程作为优化算法中的CFD分析方法,基于标准粒子群优化算法(PSO),将其与遗传算法中的选择机制相结合,形成了一种改进的基于自然选择的粒子群算法(SELPSO),以提高算法的求解精度和改善算法的全局收敛性。为改善串行粒子群算法效率低,耗机时等缺点,文中将分布式计算引入到优化设计过程中,实现了基于分布式粒子群算法的翼型设计优化系统,设计实践表明,文中发展的优化算法对优化设计系统质量和效率都有着大幅度的提高,在工程中具有很好的实用价值。     

核心机驱动风扇级的气动设计特点分析

以某核心机驱动风扇级(core driven fan stage,简称CDFS)的气动方案为例,使用新版Denton程序通过数值模拟分析了CDFS的内部流动特点和关键设计参数的影响,总结了CDFS气动设计上的特点和难点:①CDFS需要采用进口可调导叶实现工作模式的转换;②叶尖切线速度和气动负荷不匹配是CDFS难以获得高效率的主要原因;③进口可调导叶出口气流角分布和调节方式对CDFS的性能有重要影响;④CDFS转子气动设计的难点是控制单外涵模式下的激波损失;⑤CDFS静子气动设计的难点在于两种工作模式下其进口气流角的分布和幅值均发生了较大变化.      

旋翼桨尖涡模型及其在自由尾迹分析中的影响

 建立了一个旋翼桨尖涡初始涡核半径计算模型,用于消除旋翼自由尾迹分析中桨尖涡涡核半径依靠经验设定的现状。该方法利用涡量和涡矩守恒关系,考虑旋转效应的影响,并修正Vatistas涡量分布函数,得到了一个关于桨尖涡初始涡核半径与桨叶附着环量分布之间的非线性关系。将新建立的初始涡核模型同先前建立的涡核扩散与拉伸模型以微分方程初值问题的形式组成一个完整的桨尖涡模型,并将其应用于自由尾迹分析方法中,分别对两副模型旋翼的悬停尾迹进行分析。计算得到的桨尖涡初始涡核半径和展向位置与实验测量值的对比表明本文模型具有较高的准确性。此外,讨论了涡核湍流动量扩散效应在自由尾迹分析中的影响,分析表明该效应对自由尾迹分析的收敛性有重要影响。     

一种基于点集匹配的反舰导弹目标选择方法

远距离反舰导弹在搜索阶段选择预定目标时,目前采用的瞄准点方法受自控终点的散布误差和目标机动影响较大。为此提出用基于几何散列法和改进Hausdorff距离(M-HD)的点集匹配方法选择编队预定目标。首先利用几何散列法中描述点集的方法,将刚体变换关系下的点集匹配变成固定位置的一些点集对之间的距离计算;然后采用单向M-HD描述两个固定点集的距离;最后采用双向最近邻准则来获取对应点。该方法具有平移和旋转不变性,因此其性能与导航误差和编队的一致运动无关。仿真实验验证了该方法的有效性,且正确选择预定目标的概率高于传统的瞄准点选择方法。     

基于克隆选择算法的学习型Petri网及在潜在通路分析中的应用

传统学习型Petri网(LPN)有2个缺陷:1)都是针对无回路PN模型,这不符合实际情况;2)大部分都是利用BP算法进行学习,带来BP算法固有的缺陷.针对这2个缺陷,提出基于克隆选择算法(CSA)的LPN(CSALPN).首先对系统进行PN建模,然后利用CSA训练PN,使得PN既可以学习先验知识又可以利用系统的结构信息...     

中小企业产业投资基金的逆向选择问题分析

主要研究在信息不对称条件下,从产业投资基金管理人的角度出发,利用模型证明中小企业的逆向选择行为会影响产业投资基金的运作,进而为基金管理人提出解决逆向选择问题的建议和策略。     

从马克思劳动价值理论的角度分析图书馆的核心价值

马克思主义是一种科学的世界观和方法论，对研究问题和解决问题具有很高的指导意义。基于我国目前对图书馆核心价值的内容的研究还没有最终的结果，本文试图从马克思主义劳动价值理论的角度探讨和分析图书馆的核心价值。     

低树代价的低轨卫星网络组播算法

为了解决低轨卫星网络中现有典型源组播算法的信道资源浪费问题,提出了一套单核共享树组播算法,即核心群合并共享树(CCST)和加权核心群合并共享树(w-CCST)算法.CCST算法包括动态近似中心(DAC)选核方法和核心群合并组播路径构建方法.在核心群合并方法中,以核节点作为初始核心群,通过核心群和剩余组成员的最短路径方法逐步扩展直至整棵组播树构建完成,从而大大提高了网络带宽利用率.在w-CCST算法中,通过调整加权因子可以适度增大树代价、降低端到端传播时延,以支持某些时延性能要求严格的实时业务.仿真结果说明,CCST算法的树代价性能比其它算法有显著改善,w-CCST算法的端到端传播时延性能好于CCST算法.