大型成套技术装备项目的目标分析

大型成套技术装备项目具有投资大、工期长,技术要求高的显著特点。大型成套技术装备项目的目标制订,是对项目进行有效管理所必须的。在运用系统理论,建立目标体系的基础上,本文着重研究了如何运用可能度和满意度的多目标决策方法对目标进行量化,以及对不同层次的多个目标的并合问题。从而实现了对项目总体技术经济水平的定量评价,为大型成套技术装备项目的科学决策与系统管理提供可靠依据。     

基于XML的企业形象展示系统

随着信息技术的发展,如何利用计算机网络多媒体技术进行企业形象展示是当前企业形象系统(CIS)研究的热点.提出了采用扩展标记语言(XML)进行企业展示素材的统一描述并使用组件对象模型(COM)开发技术建构企业形象展示系统的新思路.并就系统的体系结构的设计和XML文档类型定义(DTD)进行介绍.     

基于HLA的基础对象模型研究

在HLA仿真领域中,FOM的开发对于HLA的推广十分重要。但随着应用的不断增长,这项工作变得越来越困难。基础对象模型(BOM)则是一种正在发展的新技术,它是经SISO批准的RFOM的一种模型,在遵守HLA规范的前提下提供了一种基于构件的开发方法,从而在更广阔的领域内进一步促进了仿真的互操作和可重用。本文将探讨BOM技术的概念、描述及构造方法。     

高分辨率遥感影像中飞机识别研究

在目标识别领域,飞机是一种常被研究的对象,对飞机进行精确识别并定位,无论在军事打击和商业调查中都有重要意义。高分辨率图像中丰富的空间、光谱和上下文信息在带来更多有用细节信息的同时,也给飞机识别带来了更加复杂的背景干扰。主要研究应用面向对象的理念来实现对高分辨率遥感图像中飞机的识别。首先是图像预处理,即获得图像中的对象;然后是面向对象的图像识别,即提取图像对象的特征;并依据特征完成识别任务。利用的基本特征主要有图像对象的面积、长宽比、分散度、凸包缺陷。实验证明这种识别方法,对于不同朝向和大小的飞机都能取得较高的检出率。     

电力巡检图像中防振锤的区域全卷积网络识别方法

针对目前电力巡检图像中传统的防振锤检测方法仍存在效率低、精度差、计算成本高等问题，提出了一种基于区域全卷积网络（region-based fully convolutional networks，R-FCN）的电力巡检图像防振锤智能识别方法。该方法通过特征提取网络自动提取防振锤特征，省却了传统检测方法特征提取的过程，提高了效率。此外，在R-FCN网络当中采用位置敏感池化来引入平移变换，抵消全卷积网络造成的平移不变性问题，在检测精度和效率上均有较大提高。实验结果表明，该方法能准确检测出复杂背景下不同形态的防振锤，且平均准确率高达88%，具有较强的鲁棒性     

对象与意义——胡塞尔意向相关项概念的两种解释进路及其困境

意向相关项概念是胡塞尔先验现象学中的一个核心概念。由于胡塞尔从未对其进行明确界定,从而就如何理解这一概念产生了分歧。为了解决同一对象构造的问题,古尔维奇利用格式塔理论重新解释了胡塞尔的意向相关项概念,一方面他把其规定为感知对象,另一方面他又认为感知性意向对象是对象的一个部分。与此同时,从弗雷格的意义理论出发,福勒斯达尔认为意向相关项应被解释为抽象的语言意义实体,它是意识和客观对象的中介。以胡塞尔的文本为根据,我将对这两条解释进路分别给予了批判性考察。     

BOM概念模型到DEVS过程的演化研究

在DEVS理论的基础上,对BOM结构进行分析,推导出BOM的DEVS过程,同时根据这一过程,对BOM状态机进行了扩展,使之在理论上具备可执行能力。通过扩展,BOM将能够成为一种支持概念模型到对象模型和仿真模型侠莲转换的工具．同时,作为BOM扩展的前提条件,文中讨论7BOMAssembly的完备性约菜奈件．最后,通过一个仿真实例,对扩展的BOM状态机进行了实验验证。研究成果将为实现基于BOM的的仿真描述语言提供理论根据。     

论赋体文学咏物之“法”——从祝尧赋论谈起

祝尧所论赋体文学咏物之“法”不仅仅是比兴,更确切地说专指自喻——被祝尧奉为咏物赋之典范的作品皆为自喻赋,祝尧在张华《鹪鹩赋》题解中亦明确地指出所咏之物与“我”的比喻关系。祝尧推举自喻赋有三方面原因：比喻赋“以情为本”而较一般咏物赋更富情韵,取喻“切至”,“体物”多有“不粘不脱”之妙。     

基于对象的代码生产的设计与实现

在面向对象的软件思想的基础上,将代码作为一种对象进行相应的结构分析,并针对这种线性对象的结构进行类DOM处理,使之成为可以操作的对象．结合软件编码过程的特点,基于这种对象建立相应的生产流程和模型,以提高软件生产的质量和速度．并使用Java语言给出了主要的实现．     

异己飞行物检测与跟踪的图像处理方法研究

为了实现飞行区域内异己飞行物的快速实时检测处理,提出了一种基于图像处理的异己飞行物检测与路径跟踪算法。通过提取自体飞行器上摄像头视频流的单应矩阵来计算物体的移动参数,运用多假设跟踪方法来确定被测物体是否正在接近自体飞行器。该方法有较强的抵抗图像背景灰度变化的能力,在外界光照明显发生变化时,依然能准确、清晰地检测出目标。通过两架无人飞行器模拟自体飞行器和异己飞行物进行试验,结果表明,该算法性能良好,在检测复杂环境中的表现也非常突出。该方法用于识别异己飞行物是可行的、有效的。