局部邻域搜索在对地观测卫星任务规划中的应用与扩展

任务规划作为一项重要技术,已经广泛应用于卫星的星载与地面控制系统中,以提高卫星任务执行的鲁棒性、可预测性和高效性。描述了对地观测卫星任务规划问题及特点,给出了对地观测卫星任务规划的一般处理过程。针对约束规划中的局部邻域搜索算法不能有效反应对地观测卫星成像的时效性和分辨率等需求的问题,提出了基于动态优先级的局部邻域搜索算法。算法在经典约束满足问题求解算法的基础上,主要扩展了任务优先级的定义及在搜索过程中的启发式。通过典型的仿真算例,验证了算法的可行性和有效性。     

教学全面、全员、全程动态管理的理论、方法与模型

对教学管理目前的发展趋势和存在的问题进行了分析 ,提出了全面、全员、全程动态的积累水平、波动水平、阶段实际水平和进步指数的概念 ,给出了可操作性的教学质量全面、全员和全程动态管理的评价方法和模型 .该方法与模型已应用到我们所开发的“通宝育杰学校全面质量管理支持系统”中.     

河南省大豆品种灰色布局决策研究

运用作物灰色育种学原理,对1996～1997年河南省大豆品种区域试验资料进行了品种中心灰靶布局分析。在此基础上,提出了河南省不同生态类型区大豆品种灰色布局决策,并对品种区域试验中应当引起重视的问题进行了讨论。表2,参5。     

水上交通安全信息处理中的神经网络技术

由于航道信息环境的复杂化 ,使得现代水上交通安全面临着很多严重问题。解决这些问题的出路在于采用先进的信息处理理论和技术 ,而神经网络就是一个最佳的选择。研究分析表明 ,神经网络在水上目标的雷达、红外和声纳检测 ,识别 ,跟踪 ,水上交通安全信息融合 ,船舶避碰决策支持等方面 ,具有良好的应用前景     

构造极小广播网络的新方法

广播是指从网络中某一成员开始 ,将消息传递给网络中其余成员的过程 .极小广播网络就是指能在最短时间内广播一条消息的通讯网络 .本文主要讨论一种构造极小广播网络的新方法 ,这种方法在大多数情况下改进了极小广播网络的最少边数的上界.     

一种新的混合聚类算法

聚类是数据挖掘的主要技术之一,是一种无导师监督的模式识别方式。聚类分析就是按照数据间的相似程度,依据特定的准则将数据划分成不同子类。K-平均算法是经典的聚类算法。蚂蚁聚类算法是近来涌现的新的聚类算法,它通过模拟蚁群的智能行为进行聚类分析,已经在数据挖掘中得到应用。通过分析蚂蚁聚类算法和K-平均算法两种不同聚类算法的基本思想,将两种算法结合得到混合聚类算法,仿真实验证明混合聚类算法的算法性能优于蚂蚁算法和K-平均算法。     

关系数据库系统移植中模式优化与冲突机制的设计

在深入研究异构数据库在模式和SQL语法等方面差异的基础上,设计了可扩展的冲突检查和处理机制,通过对潜在的冲突元素进行针对性调整避免模式冲突的不利影响.同时为了向上层应用程序屏蔽数据库移植中的模式调整,提出了在运行期间动态调整操作请求来保证数据库操作的准确性.     

一种基于小波树能量的嵌入式图像编码方法

在给出小波树能量概念的基础上,针对EZW算法的特点及缺点,提出了一种新的改进算法,该算法中设计了一种新的小波树编码的扫描次序方法和有效值映射表示方法,该算法克服EZW算法不能充分利用小波变换的特点,存在树间冗余的缺陷。仿真结果表明该算法比原算法在峰值信噪比上有较大提高。     

基于局部频率估计和有限元的相位展开方法

针对干涉数据质量不同的区域采取不同的展开策略,在最小二乘意义下利用有限元方法最小化不同的代价函数来实现。引入局部频率估计解决了相位展开的"坡度欠估计"问题,使用有限元方法利用了其可以适应任意不规则区域求解的特性。仿真和实测数据处理结果验证了本文方法的有效性,且与其它方法相比具有较高的精度。