云计算图书馆的大数据知识服务研究

梳理了云计算图书馆的大数据知识服务研究现状,概括了其主要特点,并对5G时代云图书馆大数据知识服务进行展望.     

基于深度学习的牙刷姿态识别方法

针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图像训练残差网络模型,当模型正确率达到要求时保存该模型,用于判断图像中牙刷的姿态.测试结果表明,该方法可以快速准确地实现牙刷的位置确定与姿态识别,为机器人分拣提供牙刷位姿信息.     

训练分期理论面临的挑战与未来发展

训练分期理论是运动训练学的经典理论，几乎所有体育项目在训练实践过程中都或多或少地受其影响。作为继马特维也夫之后对训练分期理论的发展最具有影响力的学者，图德·邦帕以其六版著作《训练分期：理论与实践》受到了世界范围内运动训练理论与实践的认可。2018年11月，邦帕教授受邀来华，并在上海与国内学者和教练展开了一次精彩对话。本文一方面再现了与邦帕教授对话的内容，另一方面也在对话的基础上由五位学者分别围绕训练分期理论的理论特征（熊焰）、训练分期理论的实践应用（资薇）、传统分期理论与板块分期理论（于洪军）、现代科技对训练分期理论的推动作用（黎涌明）和训练分期理论的未来发展（陈小平）五个方面展开论述。本文作者一致认为，训练分期理论在得以广泛应用的同时，需要更大程度借鉴多学科基础研究的成果，更大范围运用现代科技的设备和方法，更快速度实现训练经验向训练科学的迈进。     

基于改进灰狼算法优化SVR的航天侦察装备效能评估

定量评估航天侦察装备效能是武器装备体系建设的重要环节之一, 对装备发展和作战应用具有重要的现实意义。针对评估样本数据少、效能在多指标因素影响下变化规律非线性等条件下的效能评估问题, 提出一种基于改进灰狼(improved grey wolf optimizer, IGWO)算法优化的支持向量回归机(support vector regression, SVR)评估方法(IGWO-SVR)。引入反向学习策略及余弦非线性收敛因子改进灰狼优化算法收敛性能及全局寻优能力, 并将其应用于基于支持SVR效能评估参数的优化。基于航天侦察装备特点, 构建评估指标体系及航天侦察装备效能评估模型。最后, 通过对一定作战想定背景下航天侦察装备效能进行仿真评估, 验证了所提方法的合理性及优化模型的有效性。     

大入射余角CFAR检测器

雷达在大入射余角高分辨率海杂波背景下检测时,等效后向散射面积增大,大部分海杂波能量投射到少数距离单元,能量分布不均,出现功率突然增大的杂波“异常单元”,导致检测器参考窗口所处的背景环境复杂多变,传统检测器检测概率降低,虚警率及误检率增加。为解决此问题,通过参考滑窗单元的协方差矩阵构造正定矩阵,求解其矩阵范数用以估计杂波功率水平,并采用支持向量机改进传统恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测器,得到基于正定矩阵杂波功率估计训练支持向量机的改进CFAR检测器。实验结果表明,新检测器在均匀杂波、多目标环境下检测性能稳定,在杂波边缘的虚警控制能力良好。     

盲区下高超声速飞行器贝叶斯指示交接方法

针对探测盲区下的高超声速飞行器接力跟踪问题,提出了基于多假设运动模型的贝叶斯指示交接方法。该方法首先根据目标运动的先验信息,对盲区下模型参数进行多假设建模。然后利用贝叶斯理论以概率的形式表达目标在盲区内的运动状态,通过蒙特卡罗采样近似计算搜索空域中目标的概率分布,从而确定搜索空域和波位顺序。仿真结果表明,该算法在一定盲区范围内,针对不同机动能力的目标均具有较高交接成功概率,其性能显著优于传统算法,能够实现目标的指示交接。     

喀斯特地区水土漏失监测方法评述

水土漏失具有隐蔽性、特殊性和复杂性,有效监测水土漏失是水土漏失研究的难点问题。通过对洞穴滴水示踪、~(137)Cs同位素示踪、模拟试验、数学模型等水土漏失监测方法的分析,得出以下结论:1)洞穴滴水示踪技术监测获得的水土漏失量普遍偏大;2)~(137)Cs示踪法在均质土壤条件下可以定量示踪土壤侵蚀,但还不能定量示踪非均质的喀斯特石漠化地区的水土漏失;3)水土漏失模拟试验可以揭示一定的水土漏失机理和规律,试验结论与自然界土壤地下漏失情况有一定偏差,实验结果还难以推广至流域尺度;4)当前已构建的地下漏失数学模型对于地下水土漏失的预测还不够准确,其原因是数学模型中的某个影响因子的获取难度不亚于直接监测水土漏失的困难。鉴于当前水土漏失监测方法的不足,需要从水文地质勘测的方法中寻找合理的水土漏失监测法,建立长期监测的机制,为有效防治和阻控地下水土漏失提供科学依据。