Retrospect to Human Deep Space Exploration History and Its Prospect in China

1The Goals of Deep Space ExplorationThe deep space exploration is relative to nearearth space exploration.According to theWhitePaper on China’s Space Activities in2000[1],theexploration of space other than earth is presentcalled“Deep Space Exploration”in China.Thisconception is not unchangeable.It will evolvewith improvement of space technologies andcapabilities of mankind.Generally activities of human space can becategorized into three fields:Earth ApplicationSatellite,Manned Space…     

基于模糊层次熵多目标评价决策模型的物流服务商优选

首先利用模糊层次分析法决定指标的模糊权重,利用决策矩阵提供的信息,进一步用多目标决策中的熵技术修正决策者先前决定的优先权重,再利用模糊综合评判确定最优方案．提出的这种基于模糊层次熵多目标评价决策模型,兼顾主观偏好和客观实际,应用于解决物流服务商优选问题,表明了该方法的合理性与有效性．     

基于静态背景下的视频多目标运动物体的提取

为了对静态背景下的多目标运动物体提取,提出了一种基于差分方法的多运动目标提取,首先获取运动框架,有利于消除噪声,得到时空融合图后,进行形态处理,并运用新的填充算法,该算法可以一次性的快速填充所有的运动物体,节省了时间.实验证明,该方法简单有效.     

基于层次线路优选法的公交线网仿真设计

针对交通路网布设方案的不可实验性,为提高公交线网设计优化性能,提出了基于"层次线路优选法"的仿真设计思路,对公交线网进行层次划分,并分层进行线路优选,组合成网,突出发挥不同层次线路的功能,消除了传统"线路优选法"忽略公交网设计不同层次线路需求的缺点。阐述了"层次线路优选法"的基本原理,给出了"层次线路优选法"的基本实现步骤,并着重描述了层次选择模型的构建、公交线路选择的遗传算法。采用经典算例对线网的仿真设计方法进行验证。结果表明,与其它研究成果相比,此方法得出的线网设计结果方案在满足单次出行换乘次数低、无公交盲点的前提下,具有线路负载均衡、线路弯曲度小、高线网覆盖率、低线网重复系数、线段最大重复次数少的特点,满足了公交线网设计的基本功能要求。     

船型方案优选的多目标群决策方法

利用与粒子群优化（PSO）算法相结合的多方案、多目标群决策方法对多种船型方案进行了决策优选. 首先在利用加权距离保证决策结果一致性的单方案、多目标决策方法的基础上,提出一种新的多方案、多目标群决策方法,然后引入 PSO方法对个体评价值进行迭代调整,使决策结果既能保持各位专家的初始偏好,又使各位利益相关者的意见具有良好的一致性. 将此决策方法引入船舶初步设计阶段的船型方案决策过程,分析确定船舶初步设计的重点属性指标及其权重,根据主尺度约束均匀生成系列船型方案,然后邀请多位专家进行评价决策,最终获得了船舶最佳主尺度决策结果. 该方法具有较高的可靠度,并为船舶主尺度方案优选提供了一种简便、高效的新方法.     

基于抛物线方程求解二维电磁散射问题

文章应用抛物线方程求解二维凸面物体的双站雷达散射截面,模拟多体散射问题。其优点在于将传统的波动方程降维处理,采用步进迭代方法,节省大量计算资源。应用完全匹配层和有限差分法计算单个和多个圆柱的小角度双站RCS,计算结果和精确解基本吻合,且计算速度大大提高。     

基于Modelica语言的多领域模型仿真优化研究

在分析多领域物理系统仿真优化特点的基础上,研究了Mode1ica模型仿真优化的关键问题:基于模型的编译信息实现多实例、多目标启发式仿真优化建模;并利用Modelica语言的结构化注解特征实现仿真优化模型的混合表达;在自主研发的多领域统一建模与仿真平台MWorks下实现了多领域仿真优化流程和若干优化算法.最后以F14战机简易模型的控制参数优化为例验证以上方法的有效性.     

序列图像中多运动目标的识别

提出了一种对序列图像中多目标进行识别的方法．利用多帧差分与颜色查表法相结合，采用高斯滤波器对差分后的图像进行平滑去噪，并且消除了运动快慢带来的不利因素．基于颜色表的快速搜索进一步提高了目标识别速度．经过实践证明该方法识别准确、速度快、效率高．     

序列图像中运动目标聚类识别技术研究

以序列图像中运动目标检测问题为研究对象，应用遗传算法对多种目标进行了聚类识别，从而扩展了计算机视觉的目标识别范围，为运动目标的识别问题铱供了一种新的解决思路．实验结果验证了这种识别算法的有效性．     

多目标模糊综合评判在安全土地填埋技术中的应用

应用多目标模糊综合评判对施工中的关键环节—两层粘土衬层的施工进行指导和预测,选取符合设计要求、经济实用的最优方案.