基于相似性灰关联的Curvelet域多聚焦图像融合

 针对多聚焦图像融合问题,提出一种基于相似性灰关联的Curvelet域可见光图像融合方法.该方法首先将待融合图像进行多级Curvelet分解,然后对各融合图像的高频系数进行分块,利用灰色理论中的灰色欧几里德关联度确定各子块间的相似性,并制定不同的高频系数融合策略,低频系数则采用算术平均法融合;最后,通过Curvelet逆变换重构融合图像.实验结果显示,该方法融合图像的信息熵、标准差和清晰度等指标优于金字塔融合法以及小波变换法等常见的多种融合方法.     

基于语义相似性关联特征提取的大数据挖掘技术

为了提高武器装备信息管理数据库中的大数据挖掘能力,提出一种基于语义相似性关联特征提取的大数据挖掘技术.构建武器装备信息管理数据分布式结构模型,采用关联规则信息融合方法进行大数据分块结构匹配处理,结合自适应回归分析方法进行武器装备信息管理数据的关联特征提取,对提取的装备管理数据的关联规则特征量进行属性分类识别,计算大数据的语义相似性关联特征量,结合判决统计分析方法进行大数据的融合调度,采用语义划分方法进行大数据模糊聚类处理,实现武器装备信息管理数据库中的大数据自适应挖掘.仿真结果表明,采用该方法进行大数据挖掘的准确性较高,对冗余数据的抗干扰能力较强,提高了武器装备大数据的自适应挖掘和检索能力.     

基于跨域学习的单样本目标检测方法

针对单样本目标检测样本量较少的问题,提出了一种基于跨域学习的方法。该方法从数据增强的角度出发,增加其他域的数据集作为辅助,增强网络学习能力,同时为解决不同域间存在差异的问题,提出了一种基于图片尺度和实例尺度的跨域学习算法,分别对输入的图片特征与检测网络的候选特征增加域分类器模型,用于增强网络对跨域数据的背景和目标的域适应能力。在两个不同的跨域场景进行实验,其中在PASCAL VOC数据集上与目前主流的单样本目标检测算法进行比较,超过目前最好算法2.8个百分点,从而证明了本文方法可以有效提高单样本目标的检测性能。     

不确定性修正的相似性测度关联算法

相似性测度算法是根据航迹模式完成各局部航迹分配的关联方法,关联效果较好.为减小相似性测度计算过程中不确定因素对航迹关联的不利影响,实现信息融合系统性能的持续改进,基于不确定性分析提出了修正相似性测度关联算法.分析了归一化航迹相似性测度关联中存在的不确定性;综合考虑了传感器虚情、漏情、未检测区域以及参数未确知性等因素对航...     

基于多层区块链的跨域认证分析

本文简要陈述多层区块链跨域认证的关键技术,重点分析多层区块链下跨域认证,基于认证模型的构建,依次讨论节点注册、认证身份与事务共识。并结合实际应用场景,对该种跨域认证的运用效果进行评价。     

基于相似性的电路力学分析方法

力学反映了最为普遍的自然规律,具有良好的自洽性。本文探讨了在集中参数电路中建立力学模型的可行性,给出电路分析的拉格朗日力学和哈密顿力学形式,指出了线性非时变集中参数电路的力学模型与线性质点系动力学模型的对应关系,通过实例说明了力学模型在电路分析中的应用。本文的讨论对电路课程的教学具有一定的参考价值。     

监控视频中目标对象时空关系提取

在实时监控系统的应用背景下,基于MPEG-7标准中层语义上,重点对监控视频图像时间空间关系判断和目标识别方法进行了全面的论述,并给出了一种在监控视频中判断多帧多目标之间时间关系和空间关系的算法,且为目标运动趋势估计提供了有力的支持。     

Web聚合应用的安全跨域通信机制

针对聚合应用现有的多种跨域通信方案难以同时兼顾安全性和高效性,提出适合聚合应用的安全跨域通信(SCDC,secure cross-domain communication)系统,将不同信任域内容封装成安全组件,借助于分层通信栈实现域间通信,并通过封装对象实现细粒度对象共享。保障了聚合应用与组件间的安全跨域通信与对象共享,且不需要浏览器做任何修改。实验表明,系统引入了有限的开销,而通信效率提高了5倍以上。     

基于深度学习的跨域辐射源个体识别综述

基于深度学习的辐射源个体识别已经成为识别和认证无线设备的主要研究方法之一。然而,基于传统深度学习的辐射源个体识别算法不能直接应用于跨域（跨信道条件、跨接收机、跨接收时间等）辐射源个体识别场景,因为一个域上的数据训练的模型用于另一个域上进行推理,其效果通常会变差。调研了现有基于对比学习、迁移学习、域适应等先进深度学习的跨域辐射源个体识别方法,整理和归纳了跨域辐射源个体识别相关的开源数据集。分析了跨域辐射源个体识别存在的难题与挑战,展望了跨域辐射源个体识别发展趋势及未来研究方向,以助力深度学习在复杂电磁环境下辐射源个体识别的实用化。     

美军无人系统跨域协同作战能力发展研究

美军将无人系统作为其保持军事技术优势的主要手段之一。当前,美军现役各类无人系统已具备较强作战能力,但仍在不断应用新技术、快速发展新型号,推出全新的作战构想和作战概念,其中“跨域”思想强调无人系统在作战中的跨域协同,以实现在未来战场上无人系统作战能力的“倍增”。本文重点研究美军无人系统的跨域协同作战,梳理了美军当前关于无人系统跨域协同作战的顶层规划;从作战体系的高度,对美军无人系统跨域协同的测试与运用进行研究;对美军无人系统跨域协同作战的关键技术发展趋势进行分析;并评估了美军无人系统在跨域协同作战体系下的作战效能。     

基于视频时空相关性的帧内预测模式抉择

提出了一种帧内预测模式抉择方法,利用视频图像的时间相关性和空间相关性,选择部分预测模式对图像块进行帧内预测处理和编码,减少编码的计算复杂度,保持其原有的编码效率。同时提出了一种复杂度分级方法,通过准确控制帧内预测的复杂度,以匹配通信终端有限的计算资源。该方法在AVS-M平台中进行了验证。     

基于相似度的雷达目标识别灰关联分析算法

针对参数重叠的雷达目标识别算法准确率较低、对复杂体制雷达目标识别效果较差的问题,提出了基于相似度的灰关联分析算法,实现对复杂体制雷达目标的融合识别.该算法首先提取各参数间的相似度矩阵,然后运用灰关联分析得出相应的灰关联系数,同时根据各参数匹配程度确定其权重值,与灰关联系数组合获得待识别信号与库信号的灰关联度,根据灰关联度完成目标识别.仿真实验结果表明,该算法能很好地降低参数重叠给识别带来的影响,提高识别正确率,快速实现复杂体制雷达目标的识别.     

基于面向对象技术的空间数据库设计和实现

随着计算机技术的快速发展,数据库技术已经步入了第三代面向对象的数据库,而基于面向对象的数据库设计与实现是现在IT软件研究的一个热点。本文将以数据库的设计与实现为基础,继而分析应用于数据库的面向对象技术的主要特点,并研究其在数据库中的应用方式,讨论基于面向对象技术的数据库的发展趋势。     

基于频域和空域分析的帧内预测模式快速选择算法

基于DCT变换的能量聚集和方向特性,首先利用AC系数对块尺寸进行预先选择,然后利用AC系数的方向性对16×16块进行模式预先选择,接着利用空域相关性对4×4块进行快速模式选择,有效缩小了模式选择的范围。实验表明,与现有同类算法相比,在质量几乎相当的情况下,本算法速度明显提高。     

一种应用形态学滤波的视频对象时空分割算法

从视频图像中提取视频对象是基于内容的视频编码中的一项关键技术。本文提出了一种基于帧间运动信息和形态学滤波的视频对象时空分割算法。该算法首先利用分块高阶统计算法和基于最大类间方差的阈值算法得到目标的运动区域检测模板。然后,用基于交变序列重建滤波的分水岭算法得到前景对象的精确边缘。最后,用区域基时空融合方法将运动检测和形态学分割结果结合起来提取出视频对象。实验结果表明,本文算法能避免区域合并有效提取出具有精确边缘的视频对象,主客观分割效果理想。     

A multi-dimensional crime spatial pattern analysis and prediction model based on classification

This article presents a multi-dimensional spatial pattern analysis of crime events in San Francisco. Our analysis includes the impact of spatial resolution on hotspot identification, temporal effects in crime spatial patterns, and relationships between various crime categories. In this work, crime prediction is viewed as a classification problem. When predictions for a particular category are made, a binary classification-based model is framed, and when all categories are considered for analysis, a multiclass model is formulated. The proposed crime-prediction model (HotBlock) utilizes spatiotemporal analysis for predicting crime in a fixed spatial region over a period of time. It is robust under variation of model parameters. HotBlock's results are compared with baseline real-world crime datasets. It is found that the proposed model outperforms the standard DeepCrime model in most cases.     

基于关联性的目标动向热点分析

为了从海量传感器数据中及时发现重要目标的动向,提出了一种目标动向信息表征及关联方法,即从多源异类传感器获取的信息中抽取出目标关联要素进行动向表征,利用语义决策树实现动向要素聚类,通过知识规则进行关联匹配扩展,从而发现目标动向的热点,并进一步统计分析目标活动规律与发展趋势。实验表明所提出的基于关联性的目标动向热点分析算法准确率高,具有实用价值。     

基于改进CRITIC的灰色关联网络安全态势评估方法

针对灰色关联分析算法无法定量评估样本、没有充分考虑到待评估指标间的关联性和决策者的期望问题,提出了一种基于改进的CRITIC(Criteria Importance Through Intercriteria Correlation)的灰色关联网络安全态势评估算法,借助于改进CRITIC的主客观赋权与TOPSIS(Te...     

基于空间光调制器的多强度测量相位恢复方法

提出了一种基于相位型空间光调制器（SLM）的相位恢复方法。利用相位型SLM快速准确的相位调制特性,对待测物体的物光波前进行相位调制。每次相位调制后,在物光波的频谱面记录下强度分布。运用GS迭代算法,通过频谱面光强信息反演出相位信息,并且提出了内-外层迭代的思想,进一步提高了相位恢复精度。对一维相位光栅进行了相位恢复试验...     

A LFP-tree based method for association rules mining in telecommunication alarm correlation analysis

The mining of association rules is one of the primary methods used in telecommunication alarm correlation analysis,of which the alarm databases are very large.The efficiency of the algorithms plays an important role in tackling with large datasets. The classical frequent pattern growth(FP-growth) algorithm can produce a large number of conditional pattern trees which made it difficult to mine association rules in are telecommunication environment.In this paper,an algorithm based on layered frequent pattern tree(LFP-tree) is proposed for mining frequent patterns. Efficiency of this alagorithm is achieved with following techniques:1) All the frequent patterns are condensed into a layered structure,which can save memory time but also be very useful for updating the alarm databases.2) Each alarm item can be viewed as a triple,in which t is a Boolean vaviable that shows the item frequent or not.3) Deleting infrequent items with dynamic pruning can avoid produce conditional pattern sets. Simulation and analysis of algorithm show that it is a valid method with better time and space efficiency,which is adapted to mine association rules in telecommunication alarm correlation analysis.