一种空中编队队形智能识别方法

针对传统空中编队队形识别方法人工干预多、模板设计复杂等问题,提出一种基于态势编码和机器学习的空中编队队形智能识别方法。提出了一种适用于机器学习算法的空中编队态势编码方法,对不同空中编队队形进行统一描述;以空中编队态势编码为基础,构建基于机器学习的编队队形识别模型;仿真编队数据并划分数据集,对模型进行训练。实验结果表明,该方法在小样本条件下识别准确率可达95.5%以上,在样本数据量较大时可达99%,可实现端到端的识别。

Hybrid TDOA/FDOA and track optimization of UAV swarm based on A-optimality

The source location based on the hybrid time difference of arrival(TDOA)/frequency difference of arrival(FDOA) is a basic problem in wireless sensor networks, and the layout of sensors in the hybrid TDOA/FDOA positioning will greatly affect the accuracy of positioning. Using unmanned aerial vehicle(UAV) as base stations, by optimizing the trajectory of the UAV swarm, an optimal positioning configuration is formed to improve the accuracy of the target position and velocity estimation. In this paper, a hybrid TDOA/FDOA positioning model is first established, and the positioning accuracy of the hybrid TDOA/FDOA under different positioning configurations and different measurement errors is simulated by the geometric dilution of precision(GDOP) factor. Second, the Cramer-Rao lower bound(CRLB) matrix of hybrid TDOA/FDOA location under different moving states of the target is derived theoretically, the objective function of the track optimization is obtained, and the track of the UAV swarm is optimized in real time. The simulation results show that the track optimization effectively improves the accuracy of the target position and velocity estimation.

基于经济气象因素的月用电负荷预测模型研究

基于2012—2018年安徽省淮北地区月用电负荷、宏观经济数据和气象观测资料,运用相关分析、多元回归分析和曲线拟合等方法,将实际用电负荷分解为趋势负荷和波动负荷,分析趋势负荷与经济数据的关系建立基于经济指标的趋势负荷预测模型,拟合率达到99.3%;研究波动负荷与气象因子的关系建立基于气象因子的波动负荷预测模型,拟合率达到97.8%;经测试模型的泛化能力较高,符合设计要求。将研究成果作为新的服务手段为电力部门提供更加专业、定量的服务产品,为淮北电网运营调度提供科学依据,取得了明显的社会经济效益。

一种基于经验模态分解的弹道群目标关联算法

针对集火攻击以及诱饵、干扰突防背景下的弹道群目标航迹关联中特征量难以提取的问题,利用经验模态分解(EMD)方法,从量测数据中提取出表示航迹特征信息的IMF矩阵,对该矩阵进行奇异值分解获得量测数据的特征向量,采用灰度关联法计算特征向量之间的关联度矩阵,按照一定规则判断航迹是否关联。仿真结果表明,与传统统计和灰色关联算法相比,该算法正确关联率得到了有效提高。

BRCA2基因沉默介导ATM信号通路对前列腺癌细胞增殖和凋亡的调控机制

目的探究BRCA2基因沉默介导ATM信号通路对前列腺癌细胞增殖和凋亡的影响。方法收集75例前列腺癌患者的癌组织和癌旁组织,采用免疫组化法分析不同组织中BRCA2蛋白表达的阳性率。细胞分组处理后,分别采用qRT-PCR和Western blotting法检测不同组织和细胞中BRCA2、ATM信号通路相关因子Chk2、p38MAPK及凋亡相关因子Bax、Bcl-2和caspase-3的mRNA和蛋白表达水平,CCK-8法和流式细胞仪检测各组细胞的增殖和凋亡情况。结果前列腺癌组织中的BRCA2表达水平显著高于癌旁组织(P<0.05)。与Blank组及NC组相比,BRCA2-siRNA组BRCA2、ATM、Chk2、p38MAPK、Bcl-2的mRNA和蛋白表达水平及p-ATM、p-p38MAPK、p-Chk2蛋白表达水平均显著下调,Bax和caspase-3的mRNA表达水平显著上调,Bax、cleaved-caspase-3和cleaved-caspase-9蛋白表达水平显著上调,且细胞增殖能力显著下降,凋亡率显著增加(P<0.05);ETP46464组BRCA2基因表达水平无明显变化(P>0.05),ATM、Chk2、p38MAPK、Bcl-2的mRNA和蛋白表达水平及p-ATM、p-p38MAPK、p-Chk2蛋白表达水平均显著下调,Bax和caspase-3的mRNA表达水平均显著上调,Bax、cleaved-caspase-3、cleaved-caspase-9蛋白表达水平显著上调,且细胞增殖能力显著下降,凋亡率显著增加(P<0.05);BRCA2-siRNA+ETP46464组BRCA2、ATM、Chk2、p38MAPK、Bcl-2的mRNA和蛋白表达水平及p-ATM、p-p38MAPK、p-Chk2蛋白表达水平均显著下调,Bax和caspase-3的mRNA表达水平均显著上调,Bax、cleaved-caspase-3、cleaved-caspase-9蛋白表达水平显著上调,且细胞增殖能力显著下降,凋亡率显著增加(P<0.05)。结论BRCA2在前列腺癌组织中呈高表达,BRCA2基因沉默可阻断ATM信号通路激活,从而抑制前列腺癌细胞增殖并促进其凋亡。

基于改进R-FCN框架的遥感影像飞机目标识别方法

遥感影像飞机目标识别是实现地面特定目标的精准打击、掌握机场军事价值的重要途径.针对飞机识别数据集未充分参照不同条件下飞机几何形态的问题,构建了飞机类型识别数据集,同时为进一步提高识别精度,基于区域全卷积网络(R-FCN)识别框架,提出飞机目标全卷积神经网络(AFFCN)识别方法.通过人工增强方法,扩增包含四种类型飞机影像的数量,构建了每种类型飞机识别数据集;基于深度残差网络能有效区分不同类型目标的性质,提出了飞机目标深度残差网络,并将此网络应用于R-FCN识别框架中,建立了AFFCN识别方法.仿真结果表明,该方法结合本文数据集可以准确地识别遥感影像中的飞机目标.

原发性子宫内膜肝样腺癌1例并文献复习

目的:提高对子宫内膜肝样腺癌临床及病理学特征的认识。方法:选取武汉大学中南医院2019年3月收治的1例子宫内膜肝样腺癌患者,对其临床表现、组织病理学形态、免疫表型进行回顾性分析,并复习相关文献。结果:免疫组化检查示肿瘤细胞弥漫表达AFP、SALL4、Glypican-3、CK19、CK8/18、HNF1β、Villin、CDX-2,局灶表达EMA、CK20,Ki-67增殖指数约80%。结论:肝样腺癌是一种罕见的恶性肿瘤,可漫表达AFP、SALL4、Glypican-3、CK8/18等免疫组化指标。此外,我们首次发现子宫内膜肝样腺癌可弥漫表达HNF1β。该肿瘤需要与发生于子宫的其它肿瘤鉴别,特别是卵黄囊瘤,治疗上主要采取手术为主、放化疗为辅的综合治疗方法。