自动空中加油技术研究进展与关键问题

自动空中加油是空中加油的高级实现形式,其应用可极大拓展无人驾驶飞行器的效能,近几年正成为国外航空领域新兴的研究内容之一。在分析自动空中加油特点的基础上,对现有的两种空中加油方式作了比较。根据国外有关自动空中加油研究的最新进展,从传感器选择、加油状态下的控制器设计、仿真与测试3方面详细论述了其基本原理与技术问题,指出了在研究自动空中加油技术时,所需解决的传感器精度、会合对接策略、协同操作、命令与通信、导航算法等关键技术问题。最后针对其研究现状与现有技术能力,指明了近期可初步开发利用并有望实现的技术。     

浅析健美操编排的视觉设计

健美操编排是健美操运动的灵魂。用视觉表述方法对健美操编排进行设计,在视觉上造成冲击和感染,可以达到良好的编排效果。     

利用图片作为载体实现信息隐藏

采用visual c 6.0作为客户端应用程序的开发工具,利用其集成开发的环境实现对需要保密信息的隐藏.     

网络游戏玩家需求评估方法

针对网络游戏玩家需求信息的模糊性和不确定性,构建了玩家需求重要度评估模型,提出了基于模糊集和熵的玩家需求重要度评估方法.引入对称三角模糊数表达玩家需求信息,最大程度地包含了玩家评价中的模糊元素;建立了基于玩家需求的模糊决策矩阵,用熵的方法确定玩家需求的重要度.最后,通过网络游戏虚拟物品设计的实例验证该评估方法的可行性和有效性,证明能用较少的、模糊的调查数据获得客观的、准确的玩家需求信息.     

《Visual Foxpro》教学改革初探

本文结合教学实际谈了作者采用理论联系实际,推行项目式教学方法对改进高职高专数据库管理系统课程教学的一些探索.     

基于熵评价模态分解的雷达信号双谱特征识别

针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题,提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法.利用双谱可以抑制高斯噪声的特点,分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项.由于噪声项的干扰,双谱在0 dB以下时,噪声抑制效果变差,提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理,提高信噪...     

基于近似观测和最小熵约束的SAR稀疏自聚焦方法

当采样率较低以及重建散射点数量较多时, 基于两步优化的稀疏自聚焦方法收敛速度较慢且容易陷入误差较大的局部最优解, 导致自聚焦失败。针对此问题,提出了一种基于近似观测和最小熵约束的稀疏自聚焦方法。首先, 为解决测量矩阵规模大、内存占用高的问题, 构建了一种基于近似观测的稀疏自聚焦模型, 在聚焦图像的傅里叶变换域引入误差相位。然后, 在采用最大似然估计器估计误差相位时增加了最小熵约束, 同时采用相位梯度自聚焦法提供误差相位的初始解, 有效降低了迭代次数并使迭代结果更接近全局最优解。机载合成孔径雷达的实测数据成像结果表明, 与常规自聚焦方法相比, 所提方法具有更快的收敛速度和更稳定的自聚焦性能。     

稠油分散体系中黏度与化学组成的灰熵关系分析

采用灰色关联熵分析法研究了稠油黏度及其族组成、有机杂原子、金属元素和主要官能团的关联,探讨了物系黏度随稠油分散系统微观结构的变化规律.结果表明:①沥青质是影响稠油黏度的最主要的因素,稠油体系中沥青质聚集分相的形成特性取决于稠油体系的物理结构,即稠油胶体构造的稳定性.胶体稳定性越高,沥青质越不容易从稠油分散体系中聚集沉淀.②在沥青质分子单元叠积过程中,由沥青质的杂原子因素、过渡金属因素、芳香环结构因素和脂肪性侧链因素共同决定的化学作用的影响是第一位的,其中芳香环结构因素和杂原子因素的影响最为显著,而由稠油体系不稳定性构成的物理作用的影响则居于次要地位.     

基于VIKOR的再制造服务供应商选择决策方法

再制造服务是实现产品多生命周期的重要运行管理模式之一。本文针对再制造服务活动及其组合方式,构建了一种以供应商匹配决策为主导的三阶段再制造服务过程模型。为解决供应商决策中评价信息的复杂性和不易量化的问题,引入区间数、语言变量、模糊数等多种数据类型进行信息描述,保持了数据的真实性和实用性;针对主、客观两种评价准则下的混合数据类型评价信息,运用VIKOR方法对备选方案择优排序,克服了混合数据的不可公度性和数据转换导致的失真问题,得到的妥协最优解更符合企业实际需求;运用信任函数和熵权法来确定决策者和各准则的权重,避免主观赋权的二次不确定性。最后通过算例和敏感性分析验证了所提出的供应商选择方法的可行性和稳定性。     

模糊集的一类新广义熵

目的研究模糊集的一类新的广义熵。方法将离散随机变量的(k,q)阶广义熵推广到模糊集理论中,定义模糊集的(k,q)阶广义熵和q阶Shannon熵,讨论q阶Shannon模糊熵和q阶Re-nyi模糊熵之间的关系。结果得到了(k,q)阶广义熵和q阶Shannon模糊熵的一系列性质,并且证明了当q≥0.5时,q阶Shannon模糊熵是F(X)上的一个σ-熵。结论拓广了模糊熵,为模糊信息学的深入发展提出了新的思路。