基于CIDBN的战术活动识别模型及在线精确推理

战术活动识别是战场态势感知的重要研究内容。为提高战术活动识别的准确性与实时性,提出了一种基于上下文独立动态贝叶斯网络（CIDBN）的战术活动识别模型及在线精确推理。通过对战术活动机制的分析,采用动态贝叶斯网络（DBN）理论,建立了一个初始战术活动识别模型。该模型引入了威胁指数节点来影响战术活动的终止与选择,并采用模糊隶属度函数对连续变量进行离散化处理。依据上下文独立关系对该模型进行简化,获得了一个基于CIDBN的战术活动识别模型。将接口算法扩展于该模型上,提出了在线精确推理算法。仿真结果表明,所提出的战术活动识别方法,具有识别精度高、较低不确定性和实时性高的优点。      

面向问题域的需求工程应用

文章阐述了需求工程与问题域的相关概念及内在联系,分析了上下文图描述问题与问题域的不足,及面向问题域分析方法的必要性,讨论了如何用问题图的形式描述问题及其问题域,从而明确、详细地反映出需求是如何被满足的.     

词汇教学中的问题思考

词汇的记忆与掌握,对以后词汇的灵活和正确使用是非常必要的.对于任何语言的初学者来说,词汇的掌握都是一个繁重的任务.传统的词汇教学往往把重点放在学生的业余时间对词汇的机械记忆上,可是这种方法忽略了在课堂上来自于教师指导的重要性.本文建议每位教师在课堂上应该尝试创造不同的形式,以便学生能够积极主动而不是被动地学习词汇.     

浅谈英语阅读中推测词义的方法

本文对英语阅读中推测词义的各种方法进行了探讨.指出了推测词义要根据构词法、上下文已知的语言材料、语法结构或依据常识进行逻辑上的推理.在阅读时适当地推断生词的意思不仅可以节约时间,而且可以培养分析语言现象的能力及提高阅读能力.     

扩展的基于角色的访问控制模型

提出了一种扩展的基于角色的访问控制RBAC(Role Based Access Control)模型--RTBAC (Role & Task Based Access Control)模型.该模型在RBAC96模型之上引入了任务和任务实例的概念,形式化地定义了任务和任务实例的层次结构,界定了传统会话同任务实例之间的关系以及任务实例同权限之间的关系,并且提供了几种辅助函数.该模型可以更为自然地描述业务流程和访问控制策略,更适合分布式协作应用,特别是工作流和组合服务.基于该模型定义了一种新的动态职责分离约束--基于任务的动态职责分离约束,并且同传统动态职责分离约束进行了比较.该约束可以更准确地刻画访问控制相关的系统运行时上下文的范围,从而提高运行时访问控制的效率.     

基于ENOVIA LCA的直升机产品数据访问权限控制技术应用

阐述了在ENOVIA LCA系统中,通过IPT项目定义不同专业,根据专业设置权限,实现不同角色的访问权限控制的工作原理及安全访问机制。该项控制技术已在某型号产品中应用。     

基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法

在合成孔径雷达（SAR）图像分析领域,飞机作为一种重要目标,对其的检测越来越受到重视。针对传统SAR图像飞机检测算法需要人工设计特征且鲁棒性较差的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法。制作了一个SAR图像飞机数据集（SAD）,以Faster R-CNN为检测框架,利用改进k-means算法设计更合理的先验锚点框,以适应飞机目标的形状特点;借鉴inception模块思想,设计多路不同尺寸卷积核以扩展网络宽度,增强对浅层特征的表达;分析残差网络Layer5层的特征输出具有更大的感受野,对其上采样后进行特征融合以利用更多的上下文信息;同时引入Mask R-CNN算法中提出的RoI Align单元,消除特征图与原始图像的映射偏差。实验结果表明:相比原始的Faster R-CNN算法,所提改进的Faster R-CNN算法在SAR图像飞机数据集上平均检测精度提高了7.4%,同时保持了较快的检测速度。      

基于JPEG2000一种上下文生成的改进方法

提出一个在JPEG2000标准的基础上改进的上下文生成方案,它基于当前位平面一个系数产生的重要信息对当前位平面其它系数的上下文不产生影响的原则。这个方法在基本不降低压缩质量的前提下,提高了编解码的执行速度,降低了操作复杂度。实验表明该改进算法将对提高硬件系统性能有很好帮助。     

基于条件随机场的遥感图像语义标注

遥感图像包含的信息丰富,纹理复杂,而遥感图像语义标注又为后续的目标识别、检测、场景分析及高层语义的提取提供了重要信息和线索,这使其成为遥感图像理解领域中一个关键且极具挑战性的任务。首先针对遥感图像语义标注问题,提出采用条件随机场(CRF)框架对遥感图像的底层特征和上下文信息建模的方法,将Texton纹理特征与CRF中的自相关势能结合来捕捉遥感图像中的纹理信息及其上下文分布,采用组合Boosting算法进行Texton纹理特征选择和参数学习;然后将Lab空间中的颜色信息与CRF中的互相关势能结合来描述颜色上下文;最后用Graph Cut算法对CRF进行推导求解,得到图像自动语义标注结果。同时,建立了可见光遥感图像数据库Google-4,并对全部图像进行了人工标注。Google-4上的实验结果表明:采用CRF框架与Texton纹理特征和颜色特征相结合对遥感图像建模的方法与基于支持向量机(SVM)的方法相比较,能够取得更准确的语义标注结果。     

SA-FRCNN:一种改进的机场停机坪目标检测方法

机坪场景下包含丰富的空间位置关系上下文信息.传统目标检测器往往只关注单一的视觉外观而忽略上下文信息;此外机坪数据集中部分类别识别准确率较低.针对上述问题,提出一种改进的机场停机坪目标检测方法,称为SA-FRCNN.该方法利用图卷积网络来捕获机坪场景下目标间的相对空间关系,将空间位置关系上下文融入模型生成空间感知特征;在...