多分辨率建模与仿真相关概念研究

概念不明确、概念体系不健全已成为制约多分辨率建模与仿真发展的主要障碍之一.先从认知论、静态特性、动态特性三个层面对面向对象概念建模的实质进行了深入剖析.在此基础上,进一步提出并定义了多分辨率建模与仿真的一系列相关概念,指出了概念之间的内在联系,为多分辨率建模与仿真较完整的概念体系的形成起到一定促进作用.     

IT创新概念流行度影响因素的研究——基于云计算的实证分析

信息技术(IT)创新概念的扩散流行和创新概念的实物化程度、相关概念的流行度、相关的商业关注问题等内容有关.文中通过文献内容分析方法获取IT创新概念及其相关概念的文献内容数量,然后通过K-L散度公式计算概念之间的关联程度,之后通过对概念做相关分析,对自变量做降维筛选,最后通过回归方法,对影响创新概念的相关影响因子进行分析.文中以云计算为实证探索了IT创新概念扩散流行度的影响因素和关联关系.     

本体关系学习方法研究——概念特征词法

针对领域本体构建过程中获取概念间语义关系的困难, 提出了一种新的本体关系学习方法——概念特征词法, 支持自动化地构建领域概念间的关系集合. 该方法首先基于语境将领域概念表示为特征词向量模型, 然后通过计算向量的相似度来确定两个概念之间是否存在语义关系. 依据领域专家定义的金标准, 对概念特征词法的学习结果做了详细的性能分析. 结果表明: 相较于已有方法, 本文方法的准确率和召回率更令人满意. 概念特征词法可广泛应用于本体构建、文本挖掘和语义检索等领域.     

基于UML的多维数据概念建模方法研究

针对数据仓库中的概念建模,提出了一种改进的多维数据概念建模方法。该方法利用UML(unifiedmodelinglanguage)的扩展机制,通过定义相应的类,可以对数据仓库中概念建模的各种情况进行图形化描述。根据具体背景对该方法的应用进行了描述,并与其它的相关概念建模方法进行了对比。     

以作战效能为准则的攻击机概念设计原理

以多任务攻击机(MTA)为研究对象,研究了以作战效能为准则的概念综合设计的基本原理,以MTA在其作战生存期限内的研制、试验、生产和维护总费用W作为作战效能指标,讨论了W的构成情况,阐述了MTA概念综合设计的主要任务、MTA典型可选方案和概念综合设计模型系统的构成及典型MTA概念综合优化设计的基本算法.研究成果对军用飞机的概念综合优化设计具有重要理论和工程应用参考价值.     

基于遗传算法和种子概念的本体概念提取算法

本体学习技术是利用本体工程技术和机器学习技术等众多学科技术来实现本体(半)自动构建的一项技术。通过研究中文本体学习这一领域存在的问题,提出了基于遗传算法和种子概念的本体概念提取算法。介绍了当前基于非结构化数据源的本体概念主要提取算法,在遗传算法和种子概念的基础上,设计了一种基于非结构化数据源的本体概念提取算法。实验证明,本算法在特定领域本体学习方面取得了良好的效果。     

基于变精度概念格的决策推理方法

在模糊形式背景上定义了四种外延与内涵均为经典集的变精度概念,证明了它们构成完备格.基于变精度形式概念格和对偶变精度形式概念格,用包含度建立了一类决策推理;基于变精度对象概念格和变精度属性概念格,用包含度建立了另一类决策推理.通过决策推理将变精度概念格生成的少数决策规则集拓展为所有方案集上的全部决策推理规则,获得了方案集的下近似决策推理规则和上近似决策推理规则,证明了决策推理规则与其对应的决策规则集满足一致性和相容性.     

一种本体学习中的领域概念筛选算法

由于现有领域概念筛选方法中领域筛选存在不准确的缺点,提出了一种改进的本体学习中的领域概念筛选算法。该算法针对领域相关度和领域一致度公式存在的信息描述不全的缺点进行改进,给出了改进公式和领域概念筛选算法。实验数据表明,该方法提高了领域概念筛选的有效性,取得了很好的效果。     

属性添加情况下的概念格重构算法

研究在给定的形式背景下,通过逐步添加属性建造概念格的方法.一般地,初始概念格可由部分属性生成.当添加属性时,得到了新节点与它在原概念格中的直接父节点是一一对应的结论.证明了所有新节点在原概念格中的直接父节点,只可能在某个节点和它的子节点中.基于上述性质,给出了添加属性情况下的重建概念格算法.此算法的优点是生成新节点的范围小,构建概念格的速度快.     

C3I系统的时效性分析

本文介绍了时效性这个概念, 讨论了在C~3I系统中考虑时效性概念的意义与必要性。文中针对炮兵火力支持系统研究了如何对C~3I系统的时效性进行评估, 给出了一种评价C~3I系统时效性的方法, 详细讨论了不同作战方案对C~3I系统时效性的影响, 通过对案例进行的深入分析, 进一步揭示了时效性概念的内涵, 以及时效性概念在C~3I系统分析与设计中的重要性。     

信息及其数学表达

简述消息的含义,在此基础上建立了信息的概念及运算,并给出灰信息、模糊信息、未确知信息、随机信息的定义及数学表达     

The Concept and Operations of Blind Number

1　 IntroductionThe information of objective reality is divided into two classes:certain information anduncertain information.We have gotrich experience and knowledge in dealing with certaininformation,thatis,classical mathematics.As for the uncertain information,the researchis only concentrated on stochastic information.Correspondingly,″probability theory″and″mathematical statistics″are presented.Overa period of history,probability and statisticshave been well developed.In1 965,L.A.Zade…     

一种基于最大熵准则的盲解卷积改进算法

独立源信号的卷积混合比线性混合更接近真实情况。利用非参数概率密度估计方法———Parzen窗函数估计法 ,提出了一种具有良好适应性的盲解卷积改进算法。该算法可以在无需知道信号分布形式的情况下 ,较准确地估计出密度函数值 ,且比传统的最大算法中采用固定的概率密度函数估计更接近信号点的真实概率密度。同时 ,此算法还具有无论对规则、单峰分布还是不规则、多峰分布都可以取得较好的估计的优点。因此 ,在理论上 ,改进算法可以获得比传统算法更优越的分离性能且能广泛地应用于具有各种分布的信号。实验结果证实 ,这一算法能有效地从各种分布的信号包括真实语音、图像等构成的卷积混合信号中恢复出原始信号。与最大熵算法相比 ,改进算法具有更好的分离性和更广泛的适用性。     

卫星通信信号的多普勒频率参数盲估计

用泰勒级数的展开形式表示高动态的多普勒频率参数,推导了信号非线性变换后相邻数据样本的相位差与多普勒频率、一次变化率、二次变化率等多普勒频率参数的关系,由此建立了方程组并通过解方程实现无需任何先验信息的多普勒频率参数盲估计。仿真实验验证了该方法对M进制相移键控(M-ary phase shift keying, MPSK)、M进制正交幅度调制(M-ary quadrature amplitude modulation, MQAM)等常用卫星通信信号的可行性和有效性。     

独立变量分析及其在脑功能可视化中应用

在数据分析和信号处理领域中经常遇到的一个问题就是如何从多元数据中提取有用部分。为使计算简便,通常对原始数据作线性变换。常用的变换方法有:主分量分析,因子分析以及投影追踪法等。一种近期发展起来的线性变换方法称独立分量分析(ICA)。该方法能够从混合信号中分离出最独立的信号。本文介绍了ICA的原理、方法及其在fMRI图像中的应用。该方法有效地抑制了fMRI图像中的随机噪声及生理信号(例如,心电、呼吸等),增强了功能信号。     

一种利用感知模型增加容量的新颖盲水印算法

感知模型在水印算法中有重要应用,它很好的解决了水印不可感知性和鲁棒性间的矛盾。但感知模型和水印容量间的关系还没有受到应有重视。本文提出一种新颖盲水印算法,利用感知模型增加水印容量,根据DCT系数噪声门限大小决定嵌入比特数,噪声门限越大,嵌入比特数越多。本算法可灵活地调节水印不可感知性、鲁棒性和水印容量间的关系。试验结果表明,算法是有效的。     

非线性盲源分离的多目标进化算法

针对在非线性混叠盲源分离中代价函数往往具有许多局部最优解,求解其全局最优解非常困难的问题。设计了多目标进化算法来求解代价函数的全局最优解,提出了非线性盲源分离的多目标进化算法。该多目标进化算法根据带权极小极大策略构造了一个同进化代数有关的变适应值函数,使种群中的容许解逐渐增多和保持个体的多样性,避免算法陷于局部最优。数值仿真表明算法是有效的。     

一种基于数据序列相关性的小波域信息盲隐藏算法

利用数据序列之间的相关特性,文章提出了一种基于数据序列相关性的小波域信息盲隐藏算法。在信息嵌入过程中,对隐藏信息进行信息分存,通过对原始图像进行小波变换,并选择相应位置的高频系数组成数据序列,利用十组替代数据序列将隐藏信息嵌入。提取时,用含密的数据序列与替代数据序列进行比较,按照相关性最大的原则来提取信息。算法采用混沌序列进行加密控制。实验结果表明,这种方法有效,易于实现,特别是隐藏量较大。     

基于相对梯度的鲁棒的盲源分离算法

针对有噪环境中通信信号的盲分离问题,说明了在有噪环境中,对观察信号进行白化处理后得到的混合矩阵为正交矩阵,并在此基础上给出了正交分离矩阵的迭代公式。另外,为了消除噪声影响,改善算法的分离性能,根据噪声的概率密度模型,提出了一种改进方法。该方法对分离信号进行迭代,从而得出鲁棒的盲源分离算法。仿真结果表明,提出的分离算法相对著名的EASI算法,其性能有很大改善。在信噪比为20 dB时,本算法获得的干信比比EASI算法低10 dB。     

一种用于多径信道的调制识别算法仿真研究

无线信道的多径衰落造成通信信号的码间干扰,为通信信号的调制识别增加了难度。针对多径环境下的调制识别问题,提出了一种基于改进的外积分解信道盲辨识算法的调制识别新算法。算法首先对信道进行基于改进算法的信道盲辨识和盲均衡,然后对均衡结果提取高阶累积量特征完成调制识别。与已有算法相比,改进的外积分解算法提高了在信道阶数过估计条件下对噪声的鲁棒性,所提出的调制识别算法扩大了识别种类,提高了识别性能。仿真结果证明了算法的有效性。