地理空间环境迁移仿真

地理空间环境仿真中,为了实现模拟训练和仿真分析,需对不同区域内的地理数据进行迁移处理,以获得理想的地形模拟效果并降低对真实环境的依赖,从而支撑地形分析和路线规划等活动,以及在异域环境下完成方案评估与动态推演。地理数据迁移过程涉及位置变换、方向变换和大小变换,地理数据类型包括各种矢量格式或栅格格式的影像数据和高程数据等,故地理空间环境迁移时需综合考虑数据的转换率、准确度和完整性等。为满足地理空间转换场景需求,提出了一种高效的地理空间数据迁移方法。

基于动态本体的战场目标数据关联技术

针对战场目标相关数据呈现的海量、异构、网络化分布、内涵丰富以及关联应用前景广阔等特征,利用动态本体的灵活组织特性,提出了基于动态本体的战场目标数据关联方法,支撑了不同场景下以战场目标为中心的信息挖掘分析。结合具体工程实践,描述了典型动态本体技术,并与超大本体(LO)与顶层本体(TO)2种生成方法进行了对比试验。试验结果表明,该方法可有效构建战场动态本体,具有可行性。

玉米新品种耕玉287的选育及栽培制种技术

耕玉287是漯河市耕天下农业科学研究所和河南省金囤种业有限公司以自交系19QDA5为母本、自交系19QDB5为父本杂交选育成的玉米单交种。该品种具有耐高温、抗病抗倒、丰产稳产、品质优、适应性广、三硬一快(籽粒硬、穗轴硬、茎秆硬、后期脱水快)等特点,于2023年7月通过河南省审定。本文作者主要对耕玉287的选育过程及栽培制种技术进行了总结,以期为该品种的推广应用提供参考。

基于Web的数据融合流程可视化分析技术

融合是为了获得更全面的状态表征以及更高的检测概率与可信度,而数据融合算法的优选与调优可使数据融合结果更加精准,因此快捷直观地分析定位融合结果出现偏离的原因成为亟待解决的问题。提出了一种基于Web的数据融合流程可视化分析技术,在Web端将数据融合运行流程以拓扑形式进行实时渲染,辅助业务人员直观分析融合流程以及快速便捷地进行相关规则修正与干预,指导优化融合算法,促进各类数据的互补、协作或增强,从而提高融合结果的精确度。

无人机对地侦察筹划系统应用

为了实现无人机对地侦察筹划任务,分析了无人机侦察阶段要素,建立了算法模型,实现了一套无人机对地侦察筹划应用系统,并采用多种模式进行对地侦察。通过改进算法对无人机航迹进行规划,采用四叉树方法处理地形块,并利用硬件加速技术实现对地侦察区域范围计算。仿真试验表明,该系统可实现无人机对地侦察筹划,可获得良好的侦察情报分析结果。

海量知识图谱分布式管理与查询技术

随着知识图谱的规模日益扩大,存储难和计算效率低成为制约知识图谱发展的重要因素。基于图谱结构特点,提出了基于密度的知识图谱节点聚类算法,以及适用于知识图谱结构的节点标记和处理方法。针对星形查询,设计了跨集群管理方法,并构建了知识图谱分割和子集群间索引。试验表明,该算法可实现海量知识图谱的分布式管理与查询。

三维场景中基于数学采样的动目标轨迹拟合显示方法

文章提供了一种三维场景中动目标轨迹的显示方法。该方法对动目标产生轨迹点经纬度数据,采用基于帧插值的离散数据平滑和空间坐标向量转换方法,形成位置连续稳定、姿态变换柔和的曲线轨迹;采用实时计算扩展比例计算方法,使目标轨迹在与观察者处于不同距离时均显示相同的像素宽度,同时采用正反颜色值对比的方法,通过在航向、俯仰、横滚等自由度变化时对正反面取不同的颜色值,逼真地实现了飘带状轨迹的柔和效果。

面向事件画像的事理图谱构建方法

首先,为了揭示事件演化规律和发展模式,研究了构建事理图谱的方法。采用知识图谱结构来描述事件间的逻辑结构关系,并对事件的多维属性进行画像;然后,提出了一种事理图谱构建的体系结构,包括文本语料采集、事件关系抽取模板构造、事件抽取与结构化、事件相似度计算与融合、事件触发词抽取与论元抽取模型构建、事件关系对构建以及图数据库存储,并利用该体系结构构建了顺承事理图谱、因果事理图谱、条件事理图谱、转折事理图谱和并发事理图谱。最后,通过试验结果验证了该方法的可行性。

基于重心分析的联合作战计划制定方法

重心分析理论是美军联合作战计划制定流程的核心理念。以美军联合作战为主轴,探讨了作战环境情报准备和作战计划制定流程等军事决策过程中的相关议题。美军基于重心分析的作战计划制定流程具有科学性、系统性、逻辑性、规范化、标准化和可操作等特点,对我军指挥决策理论与方法研究有重要借鉴意义。

基于Web的目标态势可视化设计与实现

以数据为驱动,从接入采集、组织预处理、关系挖掘和交互分析结果直观高效展现4个方面研究了目标态势数据可视化全过程,提出了一种在Web环境下以地理信息系统为主要载体的目标态势数据可视化交互框架,实现了目标态势数据可视化联动分析和可视化证据链追溯等功能,其关键技术可广泛应用于抢险预案应对和作战分析等领域。

基于主成分分析法的可组合情报生成技术

以智能化态势情报产品生成服务构建为牵引,提出了基于主成分分析法(PCA)的情报产品质量评估方法。首先,阐明了面向任务的态势情报产品生产流程,在此基础上,建立了态势情报产品质量评估指标体系;然后,提出了基于PCA的态势情报产品质量评估模型;最后,通过实例验证了该方法的有效性。

基于多尺度分解和FICA的多时相遥感影像变化检测

为了提高多时相遥感影像变化检测精度,提出了一种基于多尺度分解和快速独立成分分析(FICA)的变化检测方法。首先,用无下采样剪切波变换(NSST)分别对不同时期的遥感影像进行多尺度分解;其次,对分解后的数据基于FICA进行变化信息提取,经NSST逆变换得到变化图像;最后,建立直线截距直方图,选取倒数灰度熵为阈值,实现多时相遥感影像的变化检测。试验结果表明,该方法有较好的变化检测精确度和鲁棒性。

小目标检测加权算法

无人机视角的图像数据集常具有分辨率较低、特征信息较少和检测目标较小的特征。基于YOLO v3的深度学习框架,借鉴了Boosting算法的加权思想,提出了基于图像误差和正负样本不平衡的加权算法。最后,针对无人机小目标混合数据集进行了试验验证,并将该算法应用于无人机视角的车辆检测,取得了较好的检测效果。试验结果表明了该算法的可行性和有效性。

基于航迹的目标群识别算法与可视化设计

为了易于判断态势目标航迹之间的关联及趋势,提出了一种基于航迹的目标群识别算法。对目标航迹进行向量化抽象,依据各目标航迹的起始、终止和转折等关键点,对多条航迹进行分组聚合,形成在位置、方向和走势3个方面相互关联的航迹聚合簇,并将聚合结果在态势图上进行可视化展现。该算法可为指挥员进行目标群和目标关联关系的识别与判断提供参考依据。

基于PSO-SAS的联合侦察任务规划

针对联合侦察筹划中任务规划阶段机动侦察平台阵位与路线确定困难的问题,提出了一种基于粒子群优化-稀疏A星(Particle Swarm Optimization—Sparse A-star,PSO-SAS)算法的规划方法。该方法综合考虑侦察装备机动性能以及敌火力威胁、地形等因素,在侦察阵位规划上,建立了阵位综合评估模型,并利用粒子群算法进行阵位寻优;在路线规划上,采用稀疏A*算法进行航迹规划,通过将机动性能、安全距离、路程等约束引入搜索过程,缩短最优路线的计算时间。仿真试验验证了所提方法生成的侦察阵位和路线能够满足侦察任务要求。

矮秆大穗小麦新品种囤麦296的选育及高产栽培技术

囤麦296是河南省金囤种业小麦科研组成员用当前推广面积较大的周麦24为母本、品质较好的新麦26为父本杂交选育而成的大穗、矮秆、抗病、抗倒小麦新品种,适宜在河南省中高水肥地块早中茬种植。2022年通过河南省审定。囤麦296株型偏紧凑,分蘖力能力较强,成穗率较高,抗倒伏能力好,抗病性较强。笔者经过近几年对该品种不断地进行栽培技术研究,总结了其配套高产栽培技术。

沉浸式态势感知中手势交互应用

为了增强对整体态势的掌控与理解能力,将真实人手引入,利用虚拟手与场景进行交互,自然高效地完成任务。根据人手的运动特性,采用基于惯性传感器的手部骨骼长度比例计算方法,基于运动学位置解算实现了手部运动跟踪。针对虚拟场景,识别典型的手部动作序列,设计了基于上下文语义理解的交互过程以及双手协同模式下的交互模型,并在场景中得到了应用验证,获得良好的用户体验。

国审中强筋小麦新品种囤麦257的选育及栽培技术

囤麦257是由河南省金囤种业有限公司用藁优2018作母本、中间材料S31271作父本进行有性杂交,通过系谱法选育而成的中强筋小麦新品种,于2018年通过河南省审定,2022年通过国家审定。囤麦257属弱春性偏冬中熟品种,生育期228 d左右,株高80 cm左右,千粒重46.5 g左右,在丰产性、抗病性、品质、抗逆性、广适性等方面都超过对照品种。适宜在黄淮冬麦南片水地组的陕西省西安、渭南、咸阳、铜川和宝鸡市灌区,河南省除信阳市和南阳市南部部分地区以外的平原灌区,江苏和安徽两省沿淮河和淮河以北地区种植。

氨基酸水溶肥料对玉米农艺性状及产量的影响

为了探索在常规施肥的基础上喷施氨基酸水溶肥料对玉米农艺性状及产量的影响,文章以韩国氨基酸水溶肥料为试验材料,以玉米品种耕玉122为试验对象进行了3个处理试验。结果表明,喷施氨基酸水溶肥料能有效改善玉米叶色,促进玉米根系生长,提高玉米茎粗和百粒重,增加玉米产量,但与常规施肥和清水对照相比差异未达显著水平。喷施氨基酸水溶肥料比常规施肥增产402.0 kg/hm^(2),增效494.4元/hm^(2)。由此可见,在常规施肥基础上喷施氨基酸水溶肥料可有效改善玉米农艺性状,提高产量,增加收益。

北京某小区复杂环境下深基坑支护技术及变形研究

以北京市某小区复杂环境下深基坑支护项目为研究对象,在综合考虑其周边环境及工程地质条件的基础上,设计施工采用桩锚支护体系。应用Midas GTS软件对基坑支护体系及其开挖过程进行数值模拟分析,对基坑支护结构水平位移、地表沉降变形及变化规律进行了分析与研究。在施工过程中,对基坑周边变形进行监测,实际支护结构最大累计水平位移为12.8mm,地表最大累计沉降为12.2mm。实际变形数据与模拟分析相互验证,施工过程采用信息化施工,基坑最终变形满足要求,保证了周边地铁管线及建筑等安全。