军事阵地的计算机辅助生成方法研究
摘要：为更好地在众多备选目标中选择价值最优的军事阵地，论文从影响遂行任务自身价值属性的相关因素出发，结合适合构建军事阵地的先验知识，给出了军事阵地的建模方法及质量评估模型，改进传统遗传算法以解决大范围地理空间中最优阵地的快速识别问题，通过两组实验分析验证方法的有效性及搜索性能。基于粗糙集的学生评教结果统计方法研究
摘要：学生评教在目前的高校教师评价中占有重要地位，文章讨论了利用粗糙集方法进行学生评教结果统计算法研究，利用信息熵的概念，对数据进行分析与整合，改变了原本简单的数字相加的统计方法，用更加合理科学的统计方法完成学生评教，并以简单实例进行方法论证。基于模糊物元法的软件质量评价模型研究
摘要：针对软件质量评估中指标的模糊性和多样性等特征，以 ISO9126质量模型为基础，将模糊物元法与层次分析法相结合建立软件质量评价模型。引用改进的层次分析法确定指标权重，避免一致性检验，利用模糊物元法对软件质量进行综合评价，结合模糊集和贴近度概念对软件质量做出评价，为软件质量评价提供一条可行的新途径。选取国内五家医院的医疗自助系统为例，从功能性、易用性、可靠性等五个方面作为评判指标并对其进行综合评判。通过结合实例应用，验证了该方法的可行性与实用性，极大地提高了软件质量评价工作效率。面向指挥对抗模拟训练的通信服务建模需求分析
摘要：针对指挥对抗模拟训练的通信服务保障需求，详细分析了通信服务建模（Communication Service Model）的应用需求，在应用需求分析基础上，进行了 CSM 功能需求分析，最后给出了 CSM 的性能需求分析。 CSM 需求分析为通信服务模型的具体设计提供了清晰的设计依据和思路。一类有约束广义预测解耦控制
摘要：针对复杂工业对象所构成的串联多变量系统，提出了串联系统多变量有约束广义预测解耦控制算法。利用预测控制间接解耦的能力，通过改变误差权值来降低系统耦合而引发的跟踪误差，使系统的耦合程度降低。考虑了系统各变量的约束条件，利用二次规划进行优化求解，获得控制量。将论文设计的方法与常规多变量有约束广义预测控制算法在串联被控对象上进行的仿真研究验证了算法的优越性。基于遗传算法的随机条件下多级库存管理研究
摘要：为满足海军部队后勤保障灵活性需求，节约物资库存成本，在随机需求、随机提前期的条件下，以成本最小化为目标，构建基于非中心化混合存储策略的军事供应链多级库存管理模型，设计遗传算法对模型进行求解。应用遗传算法全局寻优、智能搜索的特性确立模型的订货点、订货批量、订货周期等库存管理参数，达到降低供应链库存成本目的。算例结果表明，该模型与算法能够为制定军事供应链多级库存管理策略提供参考。基于H．264的快速帧间模式选择算法研究
摘要：H ．264采用全搜索模式进行帧间模式选择，给编码器带来了高运算复杂度。论文从运动矢量代价和宏块划分方向的单调关系入手提出了一种快速帧间模式选择算法；从宏块与子宏块进行运动搜索时的运动矢量的相关性入手进行了 UM HexagonS 搜索算法改进。实验表明，在图像质量基本不变的情况下，编码时间平均节省40％以上。基于规则约束的并行 FP-Growth 算法研究
摘要：频繁模式增长（FP-Growth）算法是一种以发现频繁项集为基础的关联规则挖掘算法，从实际应用中发现，该算法需要挖掘出全部频繁项集，导致挖掘效率不高，并且无法适应大数据挖掘。因此，在现有研究的基础上，为适应大数据挖掘，进一步提高该算法的效率，论文针对该算法存在的不足，提出一种基于规则约束的并行 FP-Grow th 算法，即在并行计算模式（SIMD-SM ）下对挖掘对象进行规则约束。端到端可用带宽测量方法研究综述
摘要：论文对网络可用带宽测量技术的研究背景、发展现状进行了介绍，首先对带宽测量的基本概念进行了定义，详细分析了端到端的两种典型的可用带宽测量模型 PGM 和 PRM ，并对相应的可用带宽测量算法作了详述，最后对网络可用带宽测量技术的发展进行了展望。基于仿真的战时维修器材消耗规律研究
摘要：通过对战斗过程中装备受到的攻击进行仿真能够取得战场损伤的基础数据，并获得维修器材的消耗规律，为战时维修器材保障提供决策依据。论文建立了战时某型弹药对某装备攻击的数学模型，并对其进行仿真，结果表明，仿真方法有效。一种基于 GLCM 特征向量的目标毁伤信息提取方法
摘要：提出了一种基于灰度共生矩阵（GLCM ）特征向量的目标毁伤信息提取方法。该方法首先利用目标知识模板实现目标关键部位的快速提取，然后在进行变化区域预检测的基础上，采用 GLCM 提取目标被打击前后图像的纹理特征向量，使用马氏距离对纹理特征向量间的差异进行度量进一步获取变化区域，最后提取目标毁伤信息。实验结果表明，与灰度差值法和单一纹理特征变化检测方法相比，该方法能准确、有效地提取目标毁伤信息。一种寻找最优解的新算法
摘要：在如今的网络中为了防止来自黑客的攻击，网络攻击检测算法需要一定的智能性。当今的智能算法已有相当的成就，退火算法、k-邻近算法都属于智能型算法。这些算法解决的问题是最优解的问题。因此论文在查看已有的相关智能型算法之后，提出了一种解决最优解问题的新算法，该算法将 k-邻近算法、MM TD 和退火算法三种算法结合在一起，形成一种新的最优解算法，将这三种算法结合起来是本文的创新点。基于证据理论的装备损伤定位方法中的关键问题研究
摘要：为解决装备损伤的快速定位问题，论文提出了基于 D-S 证据理论的损伤定位方法。该方法以损伤树单位置损伤定位为基础，将证据理论与 BP 神经网络结合，通过建立损伤事件对应损伤位置的证据集合实现多位置损伤定位。为了解决证据理论需要已知先验概率的问题，利用 BP 神经网络将平时维修得到的有效信息和专家经验相结合，训练确定出新的概率分配，并融入到建立好的证据体集合中，从而更高精准度地损伤定位信息。应用该方法的关键问题是损伤特征的提取和证据的转化。机器人导航与目标捕获
摘要：论文介绍了一个机器人导航系统，该系统根据规定的任务，将规划路径分解成若干个子任务目标，并以此进行机器人移动。在目标捕获子任务阶段，通过寻找球、驶向球、夹住球这三个动作状态的相互转换实现目标捕获。实验表明，该系统结构能够完成预期的导航任务。基于负载均衡和能源消耗的虚拟机放置研究
摘要：针对云计算中的虚拟机放置问题，选取负载均衡和能源消耗两个目标进行多目标优化。利用改进多目标优化蚁群算法求解最优解集。针对文章定义的负载均衡因子和能源消耗归一化函数，重新定义了蚁群算法的信息素、启发素、信息素更新规则、状态转移规则。利用 Cloudsim 平台对算法性能进行仿真，并与降序首次适应算法、分组遗传算法、针对能源消耗的单目标优化蚁群算法进行对比。结果表明该算法能更好地提升系统负载均衡性能和减少能源消耗，实现多目标优化。基于 QR 码的公交服务评价系统
摘要：针对现行公交服务质量满意度评价器实现和维护成本高、反馈信息单一等问题，开发了基于 QR 码的公交服务评价系统。深入探讨了 QR 码编码算法，并根据公交集团实际数据开发了批量生成 QR 码图像的前台编码程序，将生成的 QR 码粘贴在公交车适当的位置，乘客扫描 QR 码后对公交服务进行评价。开发后台统计程序，实时对乘客的评价进行统计分析，并生成相应的报表。经过测试无误后，上线稳定运行，不但大大降低了投入与维护成本，而且为乘客提供自由、便捷、高效的评议反馈渠道，也为公交集团提供了实时、清晰、准确的信息管理统计平台。三网融合下数字图书馆云服务平台架构研究
摘要：随着移动互联网和三网融合的迅速发展，现阶段数字图书馆无法解决在三网融合环境下为不同读者提供个性化阅读服务的问题。利用云计算、虚拟化等技术，提出三网融合环境下图书馆云服务平台架构，该平台包括数字资源提供层、IaaS 层、PaaS 层、SaaS 层、融合网络层、用户服务层。该平台将三网融合环境下的分布式数字图书资源整合为一体，形成一个自适应的数字图书馆云服务平台，并将云阅读服务以 Widget 形式呈现，很好地解决了上述问题。基于最大隶属原则和权重策略的自主学习能力评价系统设计
摘要：针对自主学习能力的影响因素多和考评数据量大等问题，论文基于权重策略和最大隶属原则进行了自主学习能力的自评模型研究和系统设计。首先，考虑到自主学习能力的“优、中、差”评价结果是模糊概念，建立了三种标准模式的隶属函数；其次，通过分析影响自主学习能力的主因素和子因素，构建了评价自主学习能力的指标体系；最后，借助权重策略和最大隶属原则建立了自评模型并根据自主学习能力的评价要求和功能需求对自评系统进行了设计。实验表明，自主学习能力评价系统需要专家干预较少，能根据测评对象的指标输入快速准确地给出评价结果。
