多模态信息融合的一般功能模型设计——基于融合功能与信息层次

根据信息融合的功能要素,在分析了现有几种信息融合的一般功能模型的特点后,提出了基于融合功能与信息层次的多模态信息融合的一般功能模型(FH模型)。该模型综合了JDL模型、Omnibus模型和层次模型的优点,采取了JDL模型对信息融合功能的逻辑划分,指明了信息在系统中的流向,从而避免了开发基于JDL模型的信息融合系统时难以准确控制信息流向。此外,FH模型利用层次模型对Omnibus模型中的融合过程进行了更为细致的划分,同时加入了知识库和数据库管理体系,使信息融合的一般功能模型向更实用的方向迈进了一步,研究者可以将注意力更多地转向信息融合的结构模型和信息融合方法的设计,从而更有利于信息融合技术的研究。     

电容劣化对DC-DC电源寿命影响仿真系统

在DC-DC电源中,滤波网络中铝电解电容的劣化是影响电源寿命的主要因素,因此可以通过监测电容的劣化来评估DC-DC的健康状况。基于前期对电容的主要劣化模式及其对DC-DC影响的研究工作建立了电容劣化对DC-DC寿命影响仿真系统。该系统以LabView为主设计完成,通过劣化注入的方式模拟电容劣化。系统测试结果：电容劣化引起DC-DC输出纹波电压变大,DC-DC寿命缩短,这与理论分析一致。该系统可以仿真电容劣化的过程并可研究电容劣化对DC-DC寿命的影响。     

基于梯度与形态学的低质量车牌定位

针对低质量车牌的定位问题,提出一种水平梯度信息和数学形态学操作相结合的定位方法。利用自适应梯度图阈值分割算法分割出车牌部分的梯度信息;通过形态学和区域合并操作得到连通的候选区域;结合车牌自身特点进行区域搜索,粗定位出车牌;用扫描线法去除边框,实现车牌的精确定位。实验结果表明,该方法对光线昏暗、噪声严重、车牌区域污损、倾斜等条件下的车牌定位具有较强的鲁棒性,能满足实际交通场景中的车牌定位需求。     

较强光照下肤色结合发色检测人脸的方法研究

研究了基于不同颜色空间的人脸检测算法,并在此基础上针对较强光照条件下或肤色与背景色比较接近时检测算法可能会将人脸检测为背景的情况,提出了一种新的基于肤色和发色的人脸检测自适应算法。实验结果表明,即使在较强光照条件下或肤色与背景比较接近时,该算法一样能准确地检测到正面或略有倾斜的人脸。     

三角形的并行枚举算法

经典GT算法是三角形并行枚举算法的MapReduce实现,然而该算法只能枚举全图的三角形结构,对部分顶点构成的三角形结构无法直接进行枚举。针对此问题,提出一种直接枚举部分顶点构成三角形结构的并行算法。首先,通过分析被选点的分布,给出被选点构成三角形的所有组合集合;然后,通过对该集合的筛选,实现对部分点构成三角形结构的直接枚举;最后,将该算法在Spark系统实现,以实现该算法的高效性和广泛性。在人工生成数据集和真实数据集上与GT算法进行对比实验,实验结果表明,所提改进算法的运行时间只有GT算法运行时间的1/3,在Spark上的运行时间仅是Hadoop上运行时间的1/7。该算法可用于更高效地直接生成图中任意点所构成的三角形数据集。     

注射模具CAD制图标准体系

以Visual Basic6．0为工具建立的注射模具CAD制图标准查询系统，可用于CAD设计注射模具所需的CAD制图标准、机械制图标准、设计标准等各种标准的查询。该系统界面友好、操作简便，是用CAD设计注射模具的良好助手，使用者还可以对其加以扩充和更新。     

基于案例分析的建筑工程质量事故现状与原因

工程质量是建设项目的生命，是项目成败的关键。对工程质量事故形成因素进行识别与分析，是控制和预防事故发生、提高工程质量的前提。本文选取111项典型工程质量事故案例，分析其事故现象、类型和原因。首先，根据事故现象和建筑类别对案例进行分类；再者，分析不同建筑类别的工程质量事故的分布情况；最后，从案例中提炼出13项建筑工程质量事故影响因素，通过文献梳理、专家访谈对因素进行补充，最终确定16项造成建筑工程质量事故的关键因素，并对影响因素之间的层次和因果关系进行剖析。     

多层卫星网络研究概述

随着空间信息系统的发展,多层卫星通信网络成为发展趋势之一。多层卫星网络能够利用各种轨道高度卫星星座的优点,发挥其在覆盖范围、星际链路、传输时延等方面的优势,满足各种业务的不同服务质量（Qos）要求,将成为未来卫星通信网络发展的一种理想组网模式。     

“北斗一号”定位系统介绍及其应用分析

本文首先阐述了“北斗一号”卫星定位系统（以下简称北斗系统）的组成,工作原理及主要功能,结合灾情评估需求,重点探讨了基于北斗的灾情信息指挥系统在抗灾减灾,水情监测,海洋渔业安全方面的应用,最后指出北斗系统的军事应用概况。     

粗糙集理论中新的针对不完备信息系统的处理方法研究

本文针对不完备信息系统,在分析了现有的数据补齐法和扩充法的优劣后,提出基于差异关系和数据部分补齐的处理方法。本文定义了差异关系,对差异矩阵进行扩充使其能适用于不完备信息系统,证明了用差异关系进行属性约简和求核的可行性,并给出了相应的算法。数据部分补齐的目的是通过分析对象之间的差异性更进一步地挖掘信息之间的潜在联系,为后续的决策规则的求取提供更丰富更准确的信息。实验证明,在处理不完备信息系统时,基于差异关系和数据部分补齐的方法能获得更好的分类性能。