一种高精度弹道导弹落点预测方法

为高精度预测弹道导弹落点,提出了高精度落点预测算法,即首先基于椭圆弹道粗估计所划定的落点范围搜索可能目标,然后基于4D外弹道模型应用遗传算法对弹道导弹弹道进行精细预测.该算法可快速划定目标搜索范围并精确生成弹道导弹轨迹;以导弹必定攻击我方军事目标的基本假定改变了以往算法仅依靠弹道特性的局限,并支持多弹头弹道导弹的落点预测.仿真实验表明该算法的运行时间平均在2s以内,精度在100m范围,可以满足弹道导弹预警的时间和精度要求,也可为多弹头同时预测落点.     

基于病毒传播网络的基因序列表示学习

基因序列数据中往往存在大量的非编码和缺失序列,现有的基因序列表示大多通过人工方法对高维的基因序列进行特征提取,不仅非常耗时且成功的预测很大程度依赖于生物学知识的正确利用.基于病毒传播网络构建了一种基于图上下文信息的基因序列表示方法,对目标节点病毒序列进行编码后,使用注意力机制对其邻居节点的序列信息进行聚合,从而得到目标节点病毒序列的新的低维表示.进而依据病毒传播网络中相邻节点的基因序列相似性高于不相邻节点的特征,对基因序列表示模型进行优化,训练后得到的新的表示不仅可以有效表达基因序列的特征,同时极大地降低了序列的维度,提高了计算效率.分别在仿真病毒传播网络、新型冠状病毒和艾滋病毒传播网络数据上训练基因序列表示模型,并在相应的网络上进行未采样感染者发现任务.实验结果充分验证了模型的有效性,与其他方法的比较证明了模型的高效性,模型可以有效地在病毒传播网络上发现未采样感染者,这在流行病调查领域也具有一定的实际意义.     

一种基于网络资本评价的关键核挖掘方法

为挖掘出网络中的多个关键点,定义了网络资本和关键核。根据网络特点,确定影响函数和衰减函数来计算网络的网络资本值,以网络资本的变化来反应网络性能变化。 根据投入产出分析的思想,提出了完全相关模型对网络的关键核进行挖掘,如果节点(集)动态删除后使网络性能下降到一定程度,则节点(集)为关键核。实验结果表明:当网络性能下降到原来的30％时,动态失效方法比按序失效方法挖掘关键核的点数少。本方法在对网络关键核的挖掘上更加准确和有效。     

杨树绒毛纤维的定性分析方法研究

应用燃烧法、显微镜法、溶解法3种纺织纤维定性分析方法来鉴别天然纤维杨树绒毛纤维，得出了其在上述方法中所具有的化学物理特性，为更准确、更方便地鉴别杨树绒毛纤维提供了参考。     

杨树绒毛纤维的定性分析方法研究

应用燃烧法、显微镜法、溶解法3种纺织纤维定性分析方法来鉴别天然纤维杨树绒毛纤维,得出了其在上述方法中所具有的化学物理特性,为更准确、更方便地鉴别杨树绒毛纤维提供了参考。