多态关联系统典型逻辑结构

多态关联系统逻辑建模是多态关联系统可靠性理论的基本研究内容。由于逻辑建模中的ＮＰ问题,给出多态关联系统通用的逻辑结构是不现实的。本文借鉴多值逻辑中有关函数构造的理论,定义了三类典型的多态关联系统逻辑结构。     

基于RSOM聚类的局部线性嵌入算法

局部线性嵌入算法(locally linear embedding,LLE)是一种非线性降维方法.当数据量较大时,算法计算效率较低,算法运行所占用的内存空间较大.为了提高LLE算法的计算效率和减小算法运行时占用的内存空间,给出了基于RSOM(Recursive SOM)树聚类的LLE算法,通过RSOM树对数据集进行聚类,在保证输入样本依概率分布的同时显著降低算法复杂度,提高了映射效果.仿真实验表明,基于RSOM树聚类的LLE算法相对于原始的LLE算法,其算法效率有了显著提高,明显降低了算法运行所占用的内存空间,同时很好地学习了高维数据的流形结构.     

基于集群的并行分布式聚类及其应用

海量和高维大数据集的聚类对计算机性能提出了很高的要求.基于具有层次聚类特性的RSOM树方法提供了一种有效的手段以实现对高维大数据集的聚类索引,这种RSOM树可支持最近邻搜索且不需要对数据进行线性搜索.注意到RSOM模型具有内在的层次化、分布式结构特点,并可进行增量的训练,研究了基于高效并行集群的增量、分布式RSOM并行算法,并通过视频图像特征集实例证实了算法的可行性.     

基于通用微机的数字化雷达显控终端实现

以某型雷达改造项目为背景，在对常规雷达显控终端进行分析的基础上，提出并实现了基于通用微机的数字化雷达显控终端，综合比较了该数字化终端与常规显控终端的特性。实践证明，该方案有效满足了在雷达终端上进行复杂的信息处理和显示的迫切需求，具有良好的适应性、通用性，可广泛应用于雷达显控终端的改造、雷达系统仿真和人员训练等方面。     

多态关联系统模型检验方法

多态关联系统可靠性分析是可靠性理论一个前沿研究课题。其可靠性逻辑模型满足一定的关联约束条件,这样的系统有许多优良的性质,从而便于多态关联系统可靠性分析,因此只有在所建模型满足这些关联的条件之下,多态关联系统可靠性分析才得以顺利进行,针对这种情况,本文研究了对多态关联系统可靠性逻辑模型单调性和关联性进行检验的方法。     

多态关联系统可用性重要度分析

重要度是可靠性分析中一个重要的研究内容。在不同的场合应该使用不同的重要度。当对多态关联系统进行可用度评价时,在可靠性重要度研究成果的基础上,从部件的改进、部件改进的代价和部件的蜕变三个方面分析了这些因素对系统可用度的影响,从而定义了一组物理意义明确的可用性重要度指标     

RSOM算法及其应用研究

神经网络以其优越的非线性拟合能力和强大的自组织模式分类能力已被用于许多模式识别问题,并取得了很好结果．但是对于大样本集分类和复杂模式识别问题,大多数常规神经网络在决定网络结构与规模、设计自学习算法和应付庞大的计算量等方面存在诸多困难．为了克服这些困难,在Kohonen自组织映射模型(SOM)的基础上,提出了两种基于类别可分性判据RSOM分类树：非结构自适应的RSOM-Ⅰ分类树与基于奇异值分解方法的结构自适应RSOM-Ⅱ分类树,这两种分类树的每个节点由拓扑有序的自组织映射网络组成．RSOM分类树的优点在于处理大样本集和复杂模式的识别问题时能够自适应地确定网络的结构和规模,最后的数据试验就是很好的佐证．     

基于Direct3D视频监控系统开发探讨

本文从实时视频监控的发展趋势入手,提出了基于Direct3D的仿真模式,有利于减少带宽压力,并对基于Direct3D方式的开发进行了探讨。     

雷达目标识别系统的层式软件结构

从雷达目标识别系统的实际需求和研制特点出发,借鉴模块化系统设计思想的优点,提出了以层为基础的分析方法,设计了识别系统软件的层式结构。基于该软件结构成功研制了适应于不同雷达的目标识别系统,并投入使用。理论分析和实际应用表明,层式结构可以合理组织不同的数据处理方法,适合于目标识别系统的研制开发,为创建通用的识别系统开发、测试及应用平台提供了体系结构和实现途径。     

超级杂交稻“三定”栽培技术研究与应用

通过连续8年多点联合试验研究和大面积生产示范，揭示了超级杂交稻高产与氮高效利用的规律，明确了超级杂交稻多穗高产栽培的思路，提出了超级杂交稻因地定产、依产定苗、测苗定氮（三定）栽培技术，其中测苗定量施肥方法能够在大田尺度应用，是我国施肥方法的新发展。研究成果整体达到国际同类研究先进水平，在湖南省及其周边地区超级杂交稻生产中具有重要的应用价值。