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181.
陶健美 《自动驾驶仪与红外技术》2008,(2)
下一代近程空-空导弹将以在近程空-空战斗中具有很强的机动性为主要特征。而相应系统的强非线性和快速时变动态特性,都将为自动驾驶仪的设计带来巨大挑战。利用现代的鲁棒设计方法论,例如带有动压控制器调参的合成的综合设计法将产生一个完整的高性能的自动驾驶仪。全方位的仿真和几项飞行试验验证了整个飞行过程的鲁棒性和工作性能。 相似文献
182.
183.
挖掘关联规则的Apriori_OAR算法 总被引:1,自引:1,他引:0
阐述了Apriori算法是挖掘关联规则的一个经典算法,但算法效率不高,通过分析、研究该算法的基本思想,提出了采用项集的有序性特性和减少扫描数据库记录个数两种方法的 Apriori_OAR算法,以提高挖掘效率。 相似文献
184.
彭巧珍 《南昌航空工业学院学报》2009,23(1):60-62
文章将Rough集理论应用于社会保险决策支持系统,对社保DSS中的数据进行属性及属性值的约简,挖掘其中隐含的知识,从而得出最小决策规则.结果表明,Rough集理论为决策支持系统提供了一种有效的新的数学方法. 相似文献
185.
近几年,国外"新航天"(New Space)经济发展势头劲猛,涌现出大量初创商业航天公司,发展新型商业对地观测卫星系统,如美国天空盒子成像(Skybox Imaging)公司、行星实验室(Planet Labs)公司、地理光学(Geo Optics)公司以及加拿大地球直播(Urthe Cast)公司等。这些新兴商业遥感公司引入数据挖掘、云计算等信息技术和开放式平台、定制化服务等互联网运营理念,借力移动互联网时代高度发 相似文献
186.
一种基于Java的教务管理系统分析与设计 总被引:1,自引:1,他引:0
教务管理系统的实施在技术上已逐步成熟,采用Java作为开发语言,在需求分析阶段,采用自上而下的方法进行规划;在功能实现阶段,采用自下而上的方法进行开发.在分析现代教务管理系统中存在的性能问题、安全性问题和移植性问题的基础上,提出了相应的解决策略.运用数据挖掘的理论知识,分析系统中的数据,改善教学工作. 相似文献
187.
智慧城市多模式数据融合模型 总被引:1,自引:0,他引:1
随着云计算和大数据等技术的发展及城市发展的迫切需求,智慧城市已成为近年来国内外研究的热点之一。随着城市中摄像头、监测传感器等采集设备数量的增加,城市数据种类也越来越多。所获取的城市数据具有多源、异构、时变、高维等多模式特性。如何让这些多模式的城市数据关联起来,实现它们的互通互联,挖掘出更丰富多样的信息,从而能更好地指导智慧城市的构建,是本领域的难点。本文提出了一个城市多模式数据融合模型,即多模式互联生长(MICROS)模型,并从3个层面对该模型进行了描述。首先,针对多模式数据的特点,重点描述了多模式数据多源、异构、时变、高维等特点。其次,针对多模式数据的特点,自底向上构建实现针对多模式数据的融合过程的3层基础模型,分别是服务信息描述模型、元数据模型和数据互联模型。最后,在这3层模型的基础上,本文提出了一个适用于智慧城市建设的多模式数据融合模型。 相似文献
188.
陈德贤 《郑州航空工业管理学院学报(管理科学版)》1995,(2):57-62
劳动制度改革的根本目的是增强企业活力,调动劳动者的积极性,但自1986年国务院颁布劳动制度改革的四项规定至今,这个预期目的还远未实现,空其原因笔者认为是劳动制度的改革没有遵循科学的方法论,所以,劳动制度改革要想取得成功,必须遵循劳动系统论、公平与效率相关论、劳动力调节与控制论、分层决策论。 相似文献
189.
针对经验的空间大气模型会在轨道预报中造成较大的误差,以某型号卫星作为基准航天器,提出2种不同精度的轨道预报模型作为仿真基础,以产生训练数据和测试数据。利用3种数据挖掘中的分类方法,如支持向量机(SVM)、神经网络(NN)、随机森林(RF)等方法,对空间大气模型在轨道预报时造成的误差进行监督学习,借此反演误差简化模型中大气模型的偏差并进行修正。分类器的训练结果表明,随机森林方法由于随机选择决策树、随机选择分类项目,按照最大概率反演的大气模型误差准确率高达99.99%,支持向量机次之,最大准确率仅为50.7%,前馈负向传播神经网络容易出现不学习的情况,应用效果最差。相比传统数理统计方法,本文方法具有快速处理大数据集、能够挖掘隐藏在轨道预报微小误差中的潜在信息等优势。 相似文献
190.
随着全球空中交通的快速发展,航班延误问题越来越严重.对流天气是造成航班延误的主要原因之一,已经影响到民航行业的可持续发展,成为一个社会问题.如果能够提前预测与天气有关的航班是否改航,那么空中交通活动的参与者就可以协调调度,极大减少航班延误.本文提出了天气避让预测模型(Weather avoidance predicti... 相似文献