改进的分形算法在弱小目标检测中的应用

针对单帧图像中的弱小目标检测问题,提出了一种改进的基于分形的快速检测方法。该方法首先利用图像的局部熵信息对目标进行粗定位,以得到一个包含目标的感兴趣区域,然后利用分形理论构造该区域的分维像,最后对分维像采用自适应阈值分割即可将弱小目标精确检测出来。与传统分形算法相比,提出的改进算法包含粗定位和细定位两部分,它将分形算法要处理的区域缩减到局部熵所估计的小范围内,从而克服了传统分形方法计算量大、抗噪性差的缺点。仿真实验结果表明,该方法能够稳健、快速、有效地检测弱小目标。     

杭州湾地区生态-气候监测预警系统及其应用

基于3S技术、中尺度模式及动态植被模式建立了生态-气候监测预警系统,其中包括4个子系统:土地覆盖动态监测系统、城市热岛动态监测系统、城市气候监测系统和植被NPP模拟与监测系统.利用土地覆盖监测系统可以精确地获取各种土地覆盖类型,并分析土地利用覆盖变化;利用土地覆盖监测系统结果、Landsat-TM红外影像及常规气象资料构建城市热岛监测系统,分析该地区城市热岛效应的时空变化:利用土地覆盖分类结果,对改变下垫面进行敏感性试验,模拟城市发展对城市气候的影响,构建城市气候监测系统:利用LPJ模拟杭州湾地区植被NPP及对气候变化的响应,构建植被NPP模拟与监测系统.生态预警系统可以实时监测土地覆盖、城市热岛、城市气候、植被NPP变化.对保护耕地资源、改善生态环境、提高城市人居环境、合理利用气候资源、保持农林业的可持续发展有着重要的指导和现实意义.     

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。     

一类非线性非最小相位系统的神经网络逆控制

基于对象的逆动力学模型,提出一种RBF神经网络逆控制的在线自学习控制方案.辨识器采用RBF神经网络和最近邻聚类学习算法,实现对象逆模型的动态辨识.并引入优化策略对聚类半径进行自动调整,以保证聚类的合理性.为克服逆控制对非最小相位系统的不足,利用构造铸系统的方法,构成一种对非最小相位系统仍然有效的神经网络逆控制器.仿真实验证明该控制策略不仅能使非线性非最小相位系统具有良好的动态跟踪性能,而且具有较好的抗干扰能力.     

山东九龙山废弃采石坑生态和景观评价与修复方案

废弃采石坑不仅是一种极度退化的生态系统,也是一种视觉污染.在实地调查的基础上,基于GIS手段,运用改进的生态景观评价法（VRM）结合景观污染指数（LPI）, 对山东省九龙山中华文化标志城47.2 km²规划区范围内的共40个废弃采石坑进行了景观质量、生态质量以及景观污染程度的综合评价和分类,提出了近期-生态恢复、近期-景观再造、近期-生态恢复/景观再造、中期-生态恢复、中期-景观再造、远期-生态恢复和远期-景观再造7项针对性修复方案,为废弃采石坑的生态、景观修复提供了科学依据.     

脉冲噪声下基于共变序列的自适应时延估计

针对实际应用中常遇到的脉冲性噪声问题,以α稳定分布模型进行描述,提出了一种基于共变序列的自适应时延估计方法,简称CAED.该方法通过求取两个观测序列的互共变和一个观测序列的自共变,去除了不相关脉冲噪声,保留了观测序列间时间延迟的信息;将自共变、互共变序列作为两个自适应滤波器的输入信号,在最小均方误差准则控制下,由收敛的两个滤波器权系数矢量峰值位置之差可获得源信号到达两个接收端的相对时延.通过计算机仿真对比实验验证了该算法在强脉冲噪声、低信噪比情况下的优良估计性能.     

SMFSIA/CAG快速计算二维分形粗糙面的电磁散射特性

应用稀疏矩阵平面迭代/规范网格法(sparse-matrix flat-surface iterative approach and canonical grid method,SMFSIA/CAG)快速计算了二维分形粗糙面的电磁散射特性。在SMFSIA/CAG中,基于迭代法的原理,通过加快迭代收敛速度和加速矩阵向量积两个方面对该算法进行了改进,推导了关于平面展开的高阶泰勒级数展开公式,并对近场相关距离和泰勒级数展开阶数对算法效率的影响进行了分析。SMFSIA/CAG的应用降低了计算量,实现了对二维分形粗糙面电磁散射特性快速、准确地仿真计算。     

用于不连续特征电磁散射计算的新方法

从有限实验结果出发,提出了半实测法,该方法通过合理假设和简单计算,可计算出更多、更复杂不连续特征的散射特性.其基本假设是带有不连续特征的平板的电磁散射可由各部分的散射按相位叠加而成,包括以下三部分:带有不连续特征的平板的散射是由不连续特征的散射与平板的散射叠加而成;多个不连续特征的散射由单个不连续特征的散射按相位叠加而成;不连续特征的散射与其尺寸成正比.该方法可根据有限的实测结果来预估其它情况下带有不连续特征的平板的散射,具有计算效率高、占用内存小、工程实用强的特点.通过对台阶板、缝隙板的半实测法计算验证,证明了该方法的高效性.     

神经网络在车辆目标识别中的应用

提出了利用神经网络技术对战场侦察雷达目标回波的时域或频域信号进行处理,以实现对车辆目标进行分类识别的一种新算法.首先对目标的回波信号作时域或频域分析,从中提取信号的特征向量,然后利用所建立的神经网络模型对目标信号作训练识别,最后与经典谱分析的方法作比较,并采用实际数据验证这种识别算法是有效的.     

正交试验法优选鬼臼毒素新型脂质体的制备工艺

确立鬼臼毒素新型脂质体的最佳制备工艺.采用正交设计方法对最佳制备工艺进行实验,以氢化磷脂与胆固醇比例、氢化磷脂与PAMAM dendrimer G3.5脂质小球的比例、氢化磷脂与鬼臼毒素的比例、旋转蒸发温度为4个因素,包封率为考察指标,筛选出鬼臼毒素新型脂质体最佳制备工艺.优选出鬼臼毒素新型脂质体的制备工艺为氢化磷脂:胆固醇=20:3.26,氢化磷脂:PAMAMdendrimer G3.5脂质小球=20:0.5,氢化磷脂:鬼臼毒素=20:1.5,旋转蒸发温度为45℃.所选工艺制备的成品符合脂质体的质量标准.