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夏学知

作品数:81 被引量:296H指数:9
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作者

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  • 6篇2005
  • 3篇2004
  • 1篇2003
81 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
无人机红外舰船目标分割被引量:2
2008年
舰载无人机执行情报、侦察任务已经成为海上信息化作战中的重要手段。红外图像分割是无人机探测红外舰船目标特征提取、识别与跟踪的基础。针对红外图像普遍存在目标与背景对比度较低、目标边缘模糊和信噪比低等特点,提出基于改进的局部熵过渡区提取的分割方法。实验表明,与一维和二维最大类间方差法的分割性能相比,此方法在满足实时性要求下可以获得良好的分割结果。
徐海祥罗勤夏学知郭丽艳
关键词:无人机局部熵过渡区舰船目标红外图像分割
目标信息的时效性分析被引量:15
2007年
战场态势是随时间不断变化的,描述战场实体状态的目标信息有其寿命周期,须及时生成并提供给使用者。提出信息价值和信息时效性的概念来衡量指挥自动化系统提供的目标信息是否满足作战行动对时间的要求。信息价值因为延时而衰减,从而降低使用信息所能达到的效果。通过分析信息延时对决策质量、毁伤概率的影响,分别讨论了信息用于决策和作战的时效性。
卢代军夏学知张子鹤沙基昌
关键词:毁伤概率
一种基于流形距离表征的舰船目标分类识别算法
本发明公开了一种基于流形距离表征舰船目标分类识别算法在加权修正局部反熵算子表示的样本间的距离权值的基础上,提出了一种基于流形距离表征的目标对象间的相似度量标准。该度量标准较传统的距离度量标准更贴近反映目标对象真实的空间分...
郭伟娅夏学知
文献传递
基于聚类的朴素贝叶斯分类无监督学习方法被引量:4
2016年
为实现朴素贝叶斯分类模型的无监督学习,提出一种基于数据挖掘理论中聚类算法思想的学习方法。该方法首先定义不同类型单维状态分量的差异度量方法和混合型多维向量的联合差异度量方法,通过分析样本数据中向量之间的差异性进行聚类统计,得到研究对象的分类类别,然后对各单维状态分量分别聚类得到特征核值,进而确定不同类别各分量对应单维特征核值空间的概率隶属度。仿真实验结果表明,该方法能有效进行朴素贝叶斯分类学习。
葛顺夏学知
关键词:朴素贝叶斯分类模型
打击目标与作战目的之间的影响网络建模研究被引量:1
2015年
针对一体化联合作战条件下的打击目标选择问题,论文通过分析打击目标与作战目的之间的关系,引入影响网络的概念,给出了建立影响网络模型的方法、步骤,最后给出了一个作战案例,并建立了相应的影响网络模型。
黄登斌夏学知
关键词:联合作战影响网络
海战场信息栅格信息分发技术研究被引量:1
2011年
在GIG信息分发管理背景下,根据海军信息分发面临的问题,提出了理想实现目标,然后根据不同的信息分发内容,分别制定了基于智能推送式和基于发布/订阅的两种信息分发模式,以达到构建个性化海军信息分发系统的目的。
钱亮夏学知
关键词:GIG信息分发
MapX在数据融合算法可视化系统中的应用被引量:1
2009年
融合算法研究一直是数据融合方向研究的重点,由于传感器信息量大,相关实验数据复杂,对数据的表示和分析比较困难,研制直观的、图形化的融合处理可视化系统迫在眉睫。根据数据融合的要求,分析数据融合可视化系统的特点,在此基础上构建多图层的融合可视化系统框架模型,并利用Visual C++开发环境结合通用GIS组件MapX研制出满足实际需要的软件,取得了良好的效果。
李琳夏学知黄友澎
关键词:MAPX数据融合
基于PVM的数据融合并行任务调度被引量:2
2006年
根据多信息源、多平台数据融合算法特点,将数据融合与并行处理技术相结合,设计了基于PVM集群的多任务并行调度,提出了两层调度和主动报告的并行任务调度策略,并给出了数据融合并行任务调度映射和软件实现流程,在集群计算机系统上实现了数据融合的实时大容量并行处理。在系统仿真测试中获得了较高的加速比和系统效率,有较好的实用价值和应用前景。
万文福王小非夏学知涂葵
关键词:数据融合
一种改进PVM检错机制实时性能的方法被引量:1
2006年
PVM的设计目标是连接一个异构的计算机和网络的集合,给用户提供一个并行计算平台来运行他们的MPP或集群计算应用。运行在集群上的应用经常碰到诸如网络故障、主机故障和进程故障等各种异常故障,可靠性是这类平台面临的主要问题。PVM能够应付主机和网络故障并且提供轮询机制和故障通知原语来建立容错应用。由于在设计PVM时对在异构环境下软件的适用性投入了太多的考虑,PVM原有的故障检测机制不能满足实时性的要求。为了解决这个问题,我们提出并实现了一种改进PVM检错机制实时性能的方法,使得对主机故障事件的发现时间缩短了五千多倍。
张国平夏学知涂葵万文福
关键词:PVM集群故障检测
基于改进蚁群算法的无人机集群任务规划被引量:3
2021年
随着无人机技术的发展,无人机的应用环境越来越复杂,促进了无人机从单平台向多平台的集群化发展。针对无人机集群并行执行任务时间最短的目标,设计了一种基于任务节点的交叉避免的蚁群算法,将这些结果和Lingo 17精确算法运行的结果进行对比。最后的测试结果显示论文的算法可以取得非常高的准确度的同时运行时间非常小,说明该算法可以有效地求解无人机集群最小化最长路径问题,从而可以解决并行任务执行时间最小的问题。
宋霏羽夏学知
关键词:蚁群算法
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