云重心评价法在导弹初始备件品种确定中的应用

采用基于云模型基础上的云重心评价法,对配置导弹备件的影响因素进行分析,得到评估效果。云模型描述的是定性与定量之间的不确定性转换关系,并用数字特征将随机性和模糊性关联起来。确定导弹备件品种是导弹装备保障的主要内容,结合实例,为确定导弹初始备件的品种提供参考。     

协同量子智能体进化算法及其性能分析

针对当前量子进化算法的特点和不足,提出了一种分层协同进化的量子智能体进化算法.将种群个体视为以量子编码的智能体,采取三级进化方法,在子种群之间进行个体交流,子种群内部进行个体竞争操作,个体内部能够进行局部调整,使得进化操作能够作用在不同的小生境范围内,增强了进化的粒度.利用不动点定理对所提算法的收敛性进行分析,结果显示,算法能够收敛到最优值.对多个基准函数进行仿真对比分析,该算法具有更好的收敛精度.     

用于形状特征提取的spike函数

形状特征是图像的一种重要视觉特征，其提取方法是形状识别、图像检索以及图像匹配等领域的研究热点。Spike参数用来反映磨粒轮廓角度的变化，spike参数越大，磨粒越尖锐，磨粒的磨损作用越大。在spike参数的基础上，提出了4种用于形状特征提取的spike函数，分别为用于表征形状轮廓细节特征的spike-angle函数和spike-height函数，以及用于表征形状轮廓整体特征的spike-area函数和spike-distance函数。根据spike函数提取形状特征时，采用多个步长的spike-angle函数和spike-height函数，同时采用单个步长的spike-area函数和spike-distance函数。为了消除起始点对spike函数计算的影响，以多尺度spike函数的归一化傅里叶变换系数的幅值作为形状特征。分别在MPEG-7和Swedish leaf数据集进行实验验证，与其他方法的对比结果表明采用spike函数提取形状特征，用于形状识别时，识别准确率高，抗噪声能力强。     

极端温度环境中舰船弹库传热技术研究

根据《GJB1060.2-1991舰船环境条件要求-气候环境》标准,建立了舰船弹库在高温日照环境与极端低温环境下的传热模型。将太阳辐射和环境温度转化为综合温度,对弹库内部流场进行了流固耦合的二维计算仿真,分析了弹库内部温度在高温日照环境中的连续性变化以及在低温环境中的分布情况。仿真结果表明弹库具有良好的隔热保温性能,所做研究可以为舰船弹库的设计和使用提供决策参考依据和技术支撑。     

基于形状标记和双谱分析的图像形状特征提取

针对严重滑动磨粒、疲劳剥块和层状磨粒等磨粒的图像识别问题, 提出了基于形状标记和双谱分析的图像形状特征提取方法. 首先根据中心距离函数、累积角函数、最远点距离函数和三角形区域表示等4种形状标记方法, 将二维磨粒图像转换为一维信号表示; 然后对一维信号进行双谱分析, 得到形状的归一化双谱; 最后在归一化双谱域内, 根据双谱积分和双谱矩计算双谱不变量, 得到图像的76维形状特征, 涵盖了形状的整体特征、角度变化信息、角点信息和轮廓细节信息等. 为了有效评价所提方法的有效性, 在MPEG-7 CE Shape-1 Part B数据集和Swedish leaf数据集上进行了形状识别能力实验与抗噪声能力实验. 实验结果表明, 所提方法能够有效提高双谱分析用于形状识别时的识别准确率和抗噪声能力.     

基于分形特征的磨粒图像分割

磨粒图像分割是磨粒图像分析的关键一步,分割结果的准确性将直接影响磨粒的最终识别和分类。分形理论在表征磨粒的轮廓特征和表面特征方面得到了广泛应用。结合磨粒图像的分形特征和自组织特征映射神经网络,提出基于分形特征的磨粒图像分割方法。首先,计算磨粒图像的分形维数,多重分形维数,结合图像的灰度信息,共得到图像的8个特征;然后,利用自组织特征映射神经网络的自组织、自学习特性,实现磨粒图像的分割。磨粒图像分割的结果表明,该算法是可行的、有效的。     

基于多尺度方向分解的纹理特征提取方法研究

为了有效提取图像的纹理特征,充分利用纹理的方向性以及纹理在不同方向具有不同频率成分这两个特性,提出了基于多尺度方向分解的纹理特征提取方法.首先根据Rado n变换的方法检测纹理方向,Rado n变换各角度投影向量方差的二阶导数最小值对应的投影角度即为纹理方向.然后根据得到的图像纹理方向信息,利用可控金字塔将图像沿纹理方向进行三个尺度的分解,得到纹理方向上图像的多尺度子带图像.最后以三个尺度子带图像的Legendre矩和Zernike矩作为图像的纹理特征.分别在Brodatz和VisTex数据集上进行实验验证,与其他方法的对比结果表明,采用多尺度分解的方法提取纹理,用于纹理图像识别时,识别准确率高,抗噪声能力强.