简介：有源雷达与电子支援措施（ESM）数据关联是雷达与ESM数据融合的前提。通过测量数据的坐标变换,对ESM数据基于灰色代数曲线模型（GAM）进行平滑,同时对雷达数据采用卡尔曼滤波和预测,实现了雷达与ESM数据的时空对准。最后给出了基于方位差和方位变化率之差的判决函数以及数据关联判定逻辑。

简介：高能耗一直是数据中心的突出问题,探寻绿色节能数据中心的建设、运维方案是所有数据中心从业人员共同的目标。能效指标是数据中心能耗情况的客观评价;能耗模型是数据中心能耗内在关联的体现。能效指标和能耗模型对于指导高效能数据中心建设、优化资源调度方案、提高能源利用效率等方面具有重要的作用。本文介绍了能效指标和能耗模型的内容,以期可以抛砖引玉,促进数据中心绿色节能的研究。

简介：摘要使用了GoogleEarth对地理位置的确定，通过使用SPSS软件，得到大量的数据分析并进行对比，我们建立了任务占比完成率的模型，以及营业模式模型，考虑地域、人口结构、信誉度、时间、占比以及完成情况等因素，得到了定价的规律，并拟定出改进的定价方案。通过经纬度转换公式变成平面坐标，再通过遗传算法分析得出会员密度、接单者离任务的距离等对“一对多”问题进行定价。并得到一个更加完善的，使用范围广的定价模型。

简介：指挥决策风险存在于军事活动的全过程,决策条件的不确定性决定了风险的存在。首先,使用三元组矩阵完备集的模型描述指挥决策风险;然后,建立了指挥决策风险数据挖掘的模型,并描述了三元组在模型中的位置和作用;最后,讨论使用Apriori算法对三元组模型进行数据挖掘并发现潜在风险。算例表明,该算法为识别评估指挥决策风险提供了一种新的途径。

简介：随着我国经济的持续发展,人民生活水平不断提高,城市汽车保有量飞速增长。但随之而来的确是交通设施发展的相对滞后带来的交通拥堵等诸多衍生的问题。如何最快获得最准确的信息,怎么样打发越来越多的车上时间,成为了人们新的需求,路况数据库就是为了满足车上人群对于路况信息的个性化和人性化的需求所服务的。

简介：在国家智能制造和工业互联网战略的推动下,数据使用和数据共享受到广泛关注,数据模式成为提升信息系统互操作水平和促进数据流转的重要前提和基础。本文面向制造业的标识解析体系,提供了一套产品通用属性数据的定义及其标识方法,该方法适用于对制造业产品的基本信息进行分类、编码、发布、查询,以促进在制造业相关活动中促进产品关联信息的共享和使用。

简介：在吸收国内外学者研究成果的基础上,本文提出了解算GNSS动态载波相位测量的无模糊度参数解算法,并进行了实际验算.

简介：在基于卫星的导航定位系统中，各类用户终端如何真正实现“动态导航”是广大用户对整个系统先进性体会最直观的表现形式之一。因此，进行统一的动态导航电子地图数据结构设计成为实现“动态导航”的关键技术。本文通过研究动态导航电子地图数据结构模型，提出适合数据差分更新的动态导航电子地图数据结构的技术解决方案，为基于卫星的导航定位系统及终端设计提供必要的技术基础。

简介：本文针对电信企业数据集成现状及存在问题,提出了一个基于EAI平台的企业数据总线模型。该模型通过引用EAI平台功能实现企业元数据定义及数据浅加工,通过ETL、数据集成技术实现数据深度加工,并通过数据总线组件的部署实现了提供给企业数据消费系统应用的松耦合数据接口。该支撑体系在电信企业数据集成项目中得到了较好的实际应用。

简介：随着商业银行业务量的不断攀升和互联网金融的高速发展,瞬时突发的大量交易提交对商业银行信息系统的并发性和准确性提出了更高的要求。热点数据独有的高访问特性对提升商业银行系统并发性具有重要意义。本文主要介绍了商业银行信息系统中常见的三类热点数据及其处理模型在信息系统中的应用。该模型能够有效提升交易进行时,热点数据的访问性能,从而提升整个信息系统的并发性及一致性。

简介：针对线性非负约束的稀疏信号重建问题,提出了基于线性规划的求解方法,充分考虑到信号的各种结构.通过图像仿真试验对比了该方法与传统方法,试验表明该方法性能更佳,可广泛应用于图像降噪、图像去模糊和医疗成像等.

简介：摘要随着科学技术不断的变化与发展，大数据时代的到来简化了数据分析与处理的过程，转变了数据处理的思路，这种使用互联网+数学模型的方式为人工智能的发展提供了更多的思路。本文首先对大数据以及人工智能进行概述，分析了“互联网+数学模型”技术的发展，并对“互联网+数学模型”对人工智能的影响进行了相关的研究。

简介：随着战场态势日趋复杂,航空兵用兵方案的生成与优化已成为作战计划制定的重要环节.鉴于此,提出了一种基于多元约束的用兵矩阵概念,利用多元约束生成用兵矩阵,并在用兵矩阵中进行短板分析,对矩阵进行优化约减,从而得出最终用兵方案.

简介：特征提取是合成孔径雷达目标识别关键技术与核心任务。为了更好地提取目标特征，稀疏约束将被添加在非负矩阵分解法中，并应用于图像目标特征提取，通过利用稀疏约束的非负矩阵分解方法对sAR目标图像进行分解，构建具有稀疏性的目标特征矢量，提高了特征矢量的类内相似性与类间差异性。利用基于支持向量机的分类方法对MSTAR数据进行目标识别试验，试验结果表明，添加稀疏约束的NMF方法与PCA、ICA以及一般NMF特征提取方法相比，能够显著提高目标识别的稳定性和准确率。

简介：随机统一多址接入（SHUMA）协议支持Link-16平台通信时隙的动态分配,减少了冲突发生.针对网络节点负载非均衡引起的SHUMA协议性能下降和公平性较差问题,研究了负载非均衡条件下的Link-16协议.在节点负载已知时,提出了基于负载权重的信道接入协议;在节点负载未知时,根据时延和空闲率自适应调整发送概率,提出了空闲率约束的时延自适应信道接入协议.仿真结果表明,该协议显著改善了不同负载节点传输的公平性,能够获得很好的时延和吞吐量性能.

简介：为了准确评估终端区容量,介绍了基于管制员工作负荷的主观容量评估和基于空域结构的计算机仿真容量评估2种方法,建立了主客观综合容量评估模型。最后,以南京禄口机场终端区容量评估为例,对该模型进行了验证。

简介：本文结合G．983规范的建议，介绍了EPON协议参考模型，并重点描述了协议参考模型中的基于帧的仿真子层，以及点到点仿真子层和共享仿真子层的工作过程。

简介：对于极化敏感L型阵列的多参数联合估计问题，采用传统的多重信号分类（MUSIC）算法所需计算量大，采用旋转不变子空间（ESPRIT）算法需要考虑参数配对问题。提出了模值约束下的求根多重信号分类（root-MUSIC）算法，首先利用L型阵列中两个相互垂直的线阵构造两子阵接收数据的自相关函数，采用root—MUSIC算法进行波达方向角（DOA）估计，然后根据模值约束条件构造代价函数，通过闭合式解得到极化参数估计。该算法与传统MUSIC算法相比，大大减少了计算量，同时能够实现参数自动配对，避免了ESPRIT算法的不足。计算机仿真结果表明，该算法的角度估计性能与传统MUSIC算法接近，优于ESPRIT算法，且算法收敛速度快。

简介：提出了一种基于线性约束最小方差波束形成（LCMV）的自适应方向图控制方法。该方法通过在原有线性约束基础上构造新的线性约束,然后根据新组成的线性约束进行LCMV自适应波束形成,所得到的自适应方向图在固定零点方向和干扰方向形成零陷的同时保留了期望静态方向图的副瓣电平特性,从而能够减小快变干扰的影响,并且计算十分简便。计算机仿真证明了本文方法的有效性。

简介：数据质量问题关系到信息系统建设。首先，概述了数据质量的定义和数据质量问题的分类并总结其来源，介绍了数据质量维度这一数据质量评估指标；然后，说明了不同领域中数据清洗的概念，分析了不同数据质量问题的清洗方法，并归纳了数据清洗有关的框架和工具。最后，对数据清洗相关研究进行了展望。