联合作战仿真态势数据模型研究

态势数据是实现联合作战仿真态势显示的基础.基于对态势数据时空特征的分析,认为态势数据本质上是一种时空数据,态势数据模型是对态势数据的属性和时空特征及其存储组织方法的研究.在详细讨论态势数据实体类型和时空关系的基础上,提出了一种面向仿真对象的态势数据时空模型,并详细阐述了构建该模型的基本思想和实现方法,这种模型适合于态势数据交换和显示.     

航天测控中时空数据的可视化技术研究

多维时空数据的可视化是信息可视化领域一个深受关注的问题.首先分析了时空数据的构成要素和特点,在此基础上通过在空间模型中引入时间的概念,研究了基于事件的时空数据模型,并进一步提出了几种时空数据的可视化方法,包括基于空间时间线的方法、基于三维z轴时间线的方法和将屏幕时间线与几何空间相关联的方法,最后进一步探讨了时空可视化方法在航天测控领域的应用.     

紧凑的累进网格数据格式及其网络传输

以基于三角形折叠的三角网格简化算法为基础，给出一种支持三维模型数据累进传榆的数据存储格式，并讨论了该格式在网络环境下的数据压缩问题。该方法首先记录网格简化过程中网格局部的连通性（Connectivity）修改信息，并通过对原始网格中的顶点和面片进行重新排序．生成了由基网格和累进记录序列组成的累进网格数据格式；通过对累进数据格式中的连通性信息进行哈夫曼编码，以及顶点数据的区段离散化，实现了网格拓扑信息的无损压缩和可以预测精度的几何信息压缩。结果显示，利用紧缩的累进数据格式，可自由地实现任意三角网格模型连续分辨的变进或变出，并且相关编，解码过程简单、快速，模型数据的压缩比较高。该数据格式及其数据压缩方法可用于三维模型的压缩存储和网络传输。     

铁路运输动态车流组织的策略优化模型研究

基于我国铁路网络规模大、列车组织形式多样化以及按图行车的特点,设计了与物理时空网络有所区别的服务时空网络.时空网是研究铁路动态车流组织的一种有效方法.借助于服务时空网,构建了我国铁路运输动态车流组织的策略优化模型,该模型将重空车运输联合考虑,并兼顾站点装卸能力、解编能力、输送能力以及政策性运输任务等对优化目标的影响.基于模型的特点,设计了能解决大规模网络问题的基于整数编码的改进遗传算法.最后以实例显示了该算法的有效性.     

基于社会网络的恐怖活动时空特征分析

社会网络理论的快速发展为反恐研究提供了新的视角,已有的研究多数只涉及恐怖活动的人员与组织.本文将社会网络应用于恐怖活动的时空特征分析,搜集了近60年来有关"东突"恐怖活动的文本资料,从中抽取出事件、时间、地点等信息,并以此构建了"事件-时间-空间"关系网络模型.基于社会网络分析工具ORA,结合地理信息系统技术,从不同角度对"东突"恐怖活动的时空特征进行了分析,并对分析的结果予以解释.本研究表明,"东突"恐怖活动呈现出明显的时空分布特征,这些特征对于防范恐怖活动的发生具有现实意义.     

基于知识元的非常规突发洪水事件演化风险研究

为解决非常规突发洪水事件风险分析中所存在的多因素高维数据与小样本数据信息不完备问题,将非常规突发洪水事件系统进行粒度分解,在知识元层建立基于投影寻踪及信息扩散的非常规突发洪水事件演化风险分析模型.利用知识元理论,将事件间的演化风险转变为事件所处情境内承灾载体状态属性变化引发输出属性变化的风险.根据承灾载体知识元内部状态属性阀值建立后续事件演化规则,利用投影寻踪方法与信息扩散理论,将监测样本所包含风险信息扩散到输出属性的风险指标论域控制点,计算事件演化概率分布,确定非常规突发洪水事件演化风险.以桃曲坡水库为例,在上游发生暴雨的情景下,计算水库水位上升向漫坝事件演化风险.实例分析结果表明,该演化风险分析模型能够根据风险等级标准和少量监测数据,对非常规突发事件风险概率分布进行动态定量分析与评估,帮助应急决策者实时掌握事件发展状况,及时做出应急响应,减少次生事件所造成的损失.     

递归神经网络在堆石坝地震响应分析中的应用

针对堆石坝系统的地震响应分析问题，提出了一种递归神经网络建模方法。该神经网络模型包含内部状态神经元的反馈并具有状态空间形式。借助于该网络模型的逼近能力和动态信息存储能力，从观测的结构动态系统输入输出数据中重构原系统的输入输出特性，并对新的输入信号做出相应的预测和响应。分别对理想的有限元响应数据和实测的响应数据进行了仿真。结果表明，所提出的神经网络方法较好地学习了这两组结构系统的动态特性，并显示出较好的预测效果。     

基于时空关联规则挖掘的城市交通拥堵传导预测

对城市交通拥堵进行准确预测是智能交通领域的重要研究问题.为更准确地预测道路拥堵状态和挖掘拥堵传导规则,本文提出了一个新的基于时空关联规则的交通拥堵传导预测模型.该模型使用基于遗传网络规划(GNP)的时空关联规则挖掘算法识别交通拥堵在不同时间、不同地点的共现规则,揭示了交通拥堵的时空传导模式.最后,本文基于北京市交通状态实测数据的实证结果验证了该模型具有较高的预测性能.该模型突破已有研究“先流量预测,再状态分析”的技术路径,将交通拥堵状态作为直接研究对象,揭示了交通拥堵的时空动态传导规律,从而可支持城市交通主管部门提前采取更加系统化的应对措施,提高交通拥堵的前瞻性和动态性处置能力.     

基于隐马尔科夫模型的中国股票信息探测

应用隐马尔科夫模型对不可观测的股票信息状态建模, 并构建信息状态转移概率矩阵刻画信息状态在时间维度上的动态关联性. 基于5分钟分时高频数据, 利用贝叶斯推断与马尔科夫链蒙特卡洛模拟(MCMC)的方法估计了上证指数、上证50样本股2010年 8月的信息状态与信息强度. 通过实证验证了模型具有较好的信息识别能力, 且发现了中国股票市场信息效应具有聚集性的特点. 通过信息状态转移概率矩阵, 推测出:在我国股票市场, 一个信息经过100分钟能融入市场的概率是99%.     

基于生成图的体系结构动态行为语义一致性验证方法

针对体系结构动态行为的语义一致性验证问题,提出了基于生成图的验证方法.首先根据体系结构的动态行为模型构建生成图,然后对生成图的逻辑结构和时间信息进行分析,来完成动态行为模型的逻辑关系和时序关系一致性验证.该方法不但能够有效解决动态行为的语义一致性验证问题,而且还能准确定位模型中出现问题的地方,指导用户进行模型不一致处理和优化动态模型.同时,生成图可供多个模型间的动态行为一致性验证,实用性更强,且在可理解性、可分析性等方面上相比传统方法具有较大改善.     

基于Gestalt优化的红外视频时空显著性检测

针对红外视频时空显著性检测问题,提出一种基于Gestalt 优化的方法。设计基于多尺度局部稀疏表示和局部对比度测量的方法计算红外视频的空间显著性;为提取视频中显著性目标的运动信息, 设计基于多帧对称差分的算法计算时间显著性;为得到初始时空显著图, 设计基于交互一致性的融合策略将空间显著图和时间显著图进行自适应融合; 提出基于Gestalt 优化的最终时空显著图计算方法。实验结果表明,提出算法能有效检测红外视频的时空显著性。     

结合社交媒体数据的城市交通事件可视分析方法

社交媒体中的文本内容可对交通量数据进行补充,为此提出一个交通事件可视分析方法。建立交通事件文本处理模型,提取事件的描述信息;基于图嵌入算法学习道路节点属性的向量表示,建立道路相似性模型;结合核密度模型建立交通事件发生概率预测模型;设计了一个交互式可视分析界面对于交通事件进行可视分析与探索。通过交通信息抽取、道路相似性度量以及交通事件交互预测等案例分析,验证了所提方法的有效性,可以辅助交通部门管理决策。     

多模态公文的结构知识抽取与组织研究

针对目前基于三元组知识构建的知识图谱结构逻辑性弱、难以形成知识体系的问题, 以公文应用背景为牵引, 提出多模态知识结构要素抽取模型, 构建多模态公文文档数据集GovDoc-CN, 在文本和图像两个模态对文档中包括各级标题、摘要、作者、成文时间、文档编号等在内的知识结构要素进行抽取。设计文档结构树模型对抽取的文档知识结构要素进行组织, 并构建结构化图网络实现文档的组织和管理。实验证明, 相较于单一模态的抽取模型, 多模态知识结构要素抽取模型取得了明显的效果提升, 文档结构树模型和基于文档结构树模型构建的结构化图网络为文档知识的组织与管理提供了一种新途径, 具有重要的应用价值。     

多飞艇协同对地观测和数据传输调度模型与算法研究

浮空器已经发展成为空间遥感信息获取的重要平台之一.本文针对飞艇的资源特性和需求的复杂性,设计了多飞艇协同对地观测和数据传输工作体系.综合考虑多飞艇协同对地观测和数据传输任务的协调优化,将观测任务和数据传输任务视为有向图中顶点,用飞艇在执行先后序列任务的地理位置间的巡航时间来度量有向图中顶点间的距离,将问题转换为带时间窗口的多车场开放式车辆路径问题(multi depot open vehicle routing problem with time windows,MDOVRPTW),并以最大化总收益作为优化目标,构建多飞艇协同对地观测和数据传输任务调度的混合整数规划模型.提出一种文化基因算法(memetic algorithm,MA),嵌套广义阈值算法(generalized threshold algorithm,GTA)计算染色体中各飞艇总巡航时间最短的任务序列,实现对地观测和数据传输资源的优化分配.研究发现,针对不同规模的算例,并与CPLEX计算结果比较,算法能够在较短的时间内获得满意的解.     

综合集成管理下的大型工程组织系统

本文首先在已有文献基础之上,对工程组织及工程组织系统概念进行区分,重新对工程组织系统进行了界定;运用系统论对其系统属性、系统要素、及系统结构进行了全面的分析,最后提出了大型工程组织系统需具备的功能及实现途径。     

基于虚拟器官的植物可视化

提出一种基于虚拟器官的植物可视化方法。该方法将真实植物器官的生理和形态属性抽象为虚拟器官的属性,以虚拟器官间的关系描述虚拟植物的形态,并通过对虚拟器官属性的变化来实现对整个植物生长过程的模拟。虚拟器官的属性变化由生长规则所控制。生长规则依据虚拟器官的属性和当前的环境属性来决定下一生长周期虚拟器官属性的变化。环境属性的变化由虚拟环境根据环境变化规则来模拟。植物最终的3D形态,由3D引擎通过读取各个虚拟器官的属性来进行展示。实验证明该方法能够对植物生长进行逼真的模拟。

Abstract：

A virtual organ based plant visualization method was proposed.Virtual organ was the representation of physiological and geometric attributes of real plant organ.And the relation among virtual organs was used to describe structure of plant.The process of plant growth controlled by growth rules could be realized by changing attributes of virtual organ.The attributes of virtual organs in the next growth period were determined by growth rules according to the current attributes of virtual organs and environment.The attributes of environment whose changes were controlled by variation rules were simulated by virtual environment.Finally 3D graph of visual plant was rendered by 3D engine which read the attributes of virtual organs to control the rendering process.Experiments show that plant growth can be simulated realistically by this method.     

基于PSO-DBSCAN和SCGAN的未知雷达信号处理方法

针对雷达实际侦察过程中会侦收到大量样本库中所没有的未知雷达信号,设计了一种基于粒子群优化的具有噪声的密度聚类算法和半监督条件生成对抗网络的单脉冲未知雷达信号处理方法.通过粒子群优化算法得到具有噪声的密度聚类算法的最优输入参数后,对未知雷达信号进行聚类,在聚类算法输出的簇中采用距离筛选算法筛选出更为可信的样本将其扩展到雷...     

一种基于结构熵的类内聚度度量方法

内聚度是指模块内各成分之间的联结强度。在面向对象软件系统中,内聚度主要是指类内部的属性和方法之间的联结强度。在类依赖图的基础上,提出了一种基于结构熵类内聚度度量方法,从类的属性与属性、属性与方法和方法与方法之间依赖关系3个方面对类的内聚度进行度量。并综合以上3种内聚度给出了一个类内聚度的度量方法,为评价类的内聚度提供了指南。     

基于矩阵变换的软件可信性演化波及效应

软件可信性演化属于软件演化范畴,它由一系列复杂的变化活动组成.从构件内部、构件之间表征构件可信性的可信属性存在相互依赖关系的视角,借鉴图论中的邻接图理论,建立了基于构件的软件可信性模型,并在此基础上给出了可信性DSM、可信性邻接矩阵和可信属性的可达矩阵的定义,凭借矩阵变换与运算对软件可信性演化中的波及效应进行了刻画分析和量化界定;对演化中可信属性的增加、删除、修改、合并与拆分等可信性变化活动所引起的各种波及效应给予了阐述;给出了可信属性在软件可信性中贡献大小相对量的计算方法,为软件可信性演化的管理、控制、利用和评价提供了客观依据.