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491.
本文利用有限理性条件下演化博弈理论的方法,研究广告商的虚假广告行为的演化规律,建立了广告商之间的对称博弈模型和广告商与监管部门之间的非对称博弈模型,并对所建立的复制动态方程进行局部稳定性分析,得到了广告商与监管部门的决策行为选择演化的条件与路径,在此基础上提出了治理虚假广告的措施.  相似文献   
492.
本文研究了静电纺纱的加捻过程与静电纱的捻度结构,也详细分析了静电纺纱合适的股线加捻工艺。研究结果表明:静电纱是一种具有径向捻度分层结构的差捻纱。纱的外层捻度大于内层捻度。由于静电纱的这种特殊捻度结构,如采用同向加捻的捻线工艺,可使静电纱的股线增强率高达1.4以上,从而使静电纺纱的经济效益进一步提高。  相似文献   
493.
针对组网雷达系统综合抗干扰能力强的问题,在集中式融合结构组网雷达背景下提出了一种假目标欺骗干扰优化方法。首先,建立了组网雷达跟踪目标的状态和量测模型,以及假目标距离和速度欺骗干扰模型,进而建立了量测偏差模型。然后,在此基础上,分别研究了单次和持续假目标欺骗干扰对组网雷达融合中心的卡尔曼滤波状态估计误差的影响。最后,通过分析假目标欺骗干扰的约束条件,提出了假目标欺骗干扰目标函数最优化的问题,并基于模拟退火算法进行了求解。仿真结果验证了假目标欺骗干扰引起的状态估计误差的表达式,以及本文方法的有效性。  相似文献   
494.
为解决多目标情况下,存在虚假定位的问题,对基于空基双平台的多目标假点剔除算法进行了研究,给出了基于最小角度门限判决的多目标无源定位算法。首先用“最小距离法”交叉定位算法求出目标位置的估计值,并算出该估计值相对于观测平台的俯仰角;其次算出该角度与目标的实测俯仰角的差值;最后用所得差值和确定的门限进行比较,将大于门限的目标判为虚假点排除。仿真结果表明:该方法能大大提高关联正确率,而且计算量小,可以满足工程需要。  相似文献   
495.
通过对7个M30高强螺栓假拧常幅疲劳性能的试验研究,得到了M30高强螺栓在假拧状况下的疲劳破坏形式;分析了螺栓杆的断口形态,并建立了相应的S-N疲劳曲线以及表达式。最后,与已有的M30高强螺栓全拧的常幅疲劳试验结果对比,得出M30高强螺栓在只拧入3个螺纹的情况下,疲劳强度较全拧高强螺栓的疲劳强度降低了75%。  相似文献   
496.
提出了一种新的高维查询空间过滤策略,通过将高维数据动态投影到低维的数据空间中,然后在投影空间中对查询空间进一步过滤,精练并快速缩小查询空间.同时提出了一种有效的投影策略基于最大间隔投影,这种投影策略能够提高投影空间的精练能力.而且,设计了一种新的高维索引结构MS-tree,并将新的过滤策略运用于MS-tree的范围查询.实验结果表明,这种查询空间精练策略能够有效的提高索引的性能,降低相似性查询的IO代价和CPU代价.  相似文献   
497.
针对传统模板匹配识别算法中 ,受目标旋转带来的识别率与运算速度难以两全的问题 ,文章采用了一种改进算法。首先在匹配之前用双参数恒虚警检测 (B-CFAR)提取感兴趣的区域 (ROI) ,这样排除了一些干扰 ,不仅能提高识别率 ,而且对于数据量很大的合成孔径雷达 (SAR)图像匹配速度也有所提高 ,然后对图像上每点窗口内计算方向性并依此选取相应方向的模板 ,最后用相应模板对图像进行匹配。将此算法运用在复杂二维 SAR图像飞机识别中 ,结果表明得到了良好的识别效果  相似文献   
498.
图像区域的复制粘贴操作能够隐藏重要目标或者造成某种假象,是最常用的篡改手段之一。针对"复制-变换-移动-粘贴"篡改模型,提出了一种基于SIFT的伪造图像盲检测算法。首先用SIFT算法提取图像特征;然后对提取的图像特征向量采用乘积量化的最近邻搜索进行匹配,粗略定位篡改区域;最后进行篡改区域的精确定位,通过计算可疑块对的欧式距离判断图像真伪。实验结果表明,该算法不仅能有效检测经过旋转、缩放变换的复制粘贴篡改区域,而且能抵抗模糊、加噪等后处理。  相似文献   
499.
在WCDMA系统的前导检测门限算法中,干扰值的估计成为算法的一个关键环节。对工程上常用的一种前导检测门限算法进行了深入的研究,针对算法在小区干扰值较大时,对应的干扰估计值偏小,从而导致前导检测虚警概率较高的问题,将各签名的幅度时延函数(amplitude delay profile,ADP)值的方差引入到干扰值的估计算法中,提出一种改进的前导检测门限算法。实验结果表明,改进算法有效地解决了干扰估计值偏小的问题,降低了前导检测虚警概率。  相似文献   
500.
沃尔什函数的统一定义   总被引:6,自引:0,他引:6  
本文中讨论了形成沃尔什函数时的对称复制方式与平移复制方式之间的关系,同时也讨论了平移复制方式与拉德梅克函数之间的关系,从而导出了沃尔什函数用拉德梅克函数连乘形式表示的统一定义。  相似文献   
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