面向重用的BOM概念模型相似度评估研究

针对BOM概念模型重用的问题,提出了概念模型相似度用于描述两个概念模型之间的相似程度。并提出相似度评估算法用于计算概念模型之间的相似度。根据概念模型的定义,将相似度的计算归结为名字相似度计算和最优匹配计算两个基本过程。研究了算法中接口权重参数和行为权重参数的不同组合对算法查准率和查全率的影响。通过对JC3IEDM数据模型的测试,表明相似度能够正确反映概念模型的组成元素和结构的相似程度,算法可以正确计算出概念模型之间的相似度。算法在保证100%查全率的基础上,查准率大于75%。

船舶辐射噪声信号相似度评估方法研究

船舶辐射噪声的信号相似度评估结果,可为噪声信号来源判定、仿真信号置信度评价等应用提供一种判断依据。提出一种船舶辐射噪声的信号相似度评估方法,综合了船舶辐射噪声信号的听觉、连续谱、线谱和调制谱特征,针对每一特征选择了具体指标参数和特征相似度的计算方法,然后在各特征相似度基础上实现船舶辐射噪声信号之间总体相似度的计算。利用实测船舶辐射噪声信号进行了数据试验,并给出了详细的评估和数据分析过程。试验结果表明,采用该方法得出的相似度评估数据,与船舶辐射噪声信号的实际相似情况一致,且数值区间的可分性好,因而具有较高的可信度。

一种基于神经网络的事例相似度评估方法

提出一种基于分布式神经网络的事例相似度评估的体系结构及实现方法 ,即通过输入新旧事例中特征之间的两两相似度 ,利用神经网络来确定新旧事例之间的综合相似度 。

一种参数化影像多目标检索的相似度评估模型

在基于影像内容的图像检索中,检索目标的特征选取与相似度计算是当前研究的热点问题。面向对象的图像处理方法有利于描述对象及对象间的空间关系,因此,在影像多维特征描述的基础上,提出了一种参数化影像多目标检索的相似度评估模型。该模型既考虑了影像目标间的空间关系,又顾及了影像目标局部特征间的相似度。首先,借鉴动态图像专家组-7(moving picture experts group,MPEG7)基于内容的图像层次化描述模式的层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)描述影像内容的多维特征,并采用已有的方法分别计算各特征值;然后,根据用户偏好设置各特征的权重系数,计算检索目标的整体相似度。该模型可定性地评价多目标检索的效果,为对影像数据库进行多目标检索提供参考与借鉴。通过实验发现,影像的目标检索不仅与相似度计算方法有关,而且与影像本身的内容复杂度有关。

基于关键参数的火炮动力后坐模拟相似度评估

针对以液压为动力源的火炮后坐模拟试验方法是否与实弹射击相似的问题,提出了基于关键参数的模拟相似度评估方法。根据火炮结构原理及运动特性,选取最大后坐位移、最大后坐速度等5个关键参数为相似元,采用对比最值的方式计算各关键参数的相似度值,采用区间层次分析法计算各关键参数的权重系数,最后开展模拟相似度评估。评估结果验证了该试验方法的有效性,为动力后坐模拟试验装置的进一步应用提供了可靠依据。

基于移动相似度评估的移动自组网多跳成簇算法

针对移动自组网（MANETs）节点间的相互移动，提出了一个移动相似度（MSD）评估模型，利用该模型可以得到量化相对移动程度的参数——MSD，然后提出了一种基于节点间的平均移动相似度（AMSD）的多跳成簇算法，此算法根据节点的AMSD建立稳定的簇结构，并通过设置关联节点、簇首竞争闯值减少簇首改变，采用事件触发的方式实现了网络动态变化下基于稳定的簇更新。仿真实验表明，提出的基于MSD的评估模型的多跳成簇算法能够有效延长簇的生存时间，增强簇的稳定性，进一步优化网络的整体性能。

基于改进PatchMatch算法的胶囊内镜图像相似度评估方法

每例胶囊内镜检查产生几万幅图像序列数据,给临床医学诊断带来极大困难,因此,研究胶囊内镜图像的相似度评估方法,筛查序列中冗余图像,对提高临床医生的阅片效率具有重要的意义。本研究提出基于空间约束的PatchMatch算法以实现胶囊内镜图像相似度评估。通过增加图像块偏移位置约束,限制图像块的初始化匹配区域,以及为待匹配的图像块提供不同的匹配搜索区域,对经典的PatchMatch算法进行改进,实现了局部图像块的匹配;然后,结合匹配图像块的位置和纹理特征信息生成图像等级的集成描述器,并通过集成描述器间的联合概率评估图像间的相似度。综合不同描述器算子(SIFT,HOG)对10例含5000幅以上胶囊内镜图像序列进行冗余筛查实验。结果显示,筛查的准确率、召回率和F-measure分别为93.73%、95.44%和94.77%。所提出的方法可有效地进行胶囊内镜图像的相似度评估。

舰船辐射噪声的相似度评估

结合舰船辐射噪声的特征提取和相似度评估方法,建立评估体系对2组舰船辐射噪声的相似度进行评估。本文通过对舰船辐射噪声的连续谱、线谱、DEMON谱分析,提取了三大类23项特征作为评估指标;结合相似度法和层次分析法,确定了各相似元相似度和权重系数,最终建立了舰船辐射噪声的相似度评估体系。用该评估体系对2组舰船辐射噪声信号进行分析计算,结果与实际情况相吻合,表明该方法具有较高的可信性,为舰船的识别、状态监测等领域提供了一定的参考价值。

基于特征分析的目标仿真模型相似度评估方法研究

提出了一种基于特征分析的目标仿真模型相似度评估方法。通过目标仿真模型特征分析,建立了相似度评估模型,研究了基于层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)的相似度评估方法,探讨了该方法在模型相似度评估中的应用。算例结果表明,该方法能有效降低单一指标进行相似度评估所带来的风险,为仿真模型的验证提供了参考依据。

基于相似度评估的激光雷达回波场景生成优化

基于三维场景构建和激光散射原理的激光雷达回波场景生成,可被用于模拟真实场景的激光回波特性,是激光阵列探测器性能测试的重要手段。为了高效地生成具有高仿真精度的动态场景,构建了由激光回波场景仿真相似度和场景计算耗时组成的采纳度并将其作为评价函数,实现了对激光回波场景空间网格划分数的优化。针对阵列单元为128×128的面阵探测器,利用所提方法对材质不同、距离不同的两种实验场景的激光回波的空间网格划分数进行了优化。当探测器单像元细分数为3×3,空间网格总划分数为384×384×L(L为距离精度决定的细分数)时,采纳度达到最大值。每帧场景的平均生成耗时均小于8 ms,实现了帧频为125 Hz的高帧频、高逼真度的动态场景生成。理论及实验结果均表明,在计算资源有限的情况下,所提方法可实现生成回波场景相似度和计算资源消耗间的平衡,是一种实用的三维激光回波场景生成优化方法。

基于云模型的装备维修能力需求相似度评估

装备维修专业间关联性评估是进行装备维修专业划分的前提,准确评估装备维修专业间的关联度对维修专业的分类至关重要。针对目前维修专业划分主观性太强的问题,以高功率微波武器为例,构建装备维修能力需求相似度评估指标体系,引入能有效结合主观信息与客观信息的重要性排队公式求解指标权重,采用云模型对装备维修能力需求相似度进行评估,并通过案例分析验证了所建模型求解专业关联性问题的有效性与合理性。

基于AHP方法的战场目标三维伪装效果评估

针对战场目标伪装效果评估视角单一、主观性过强等问题,基于层次分析法(AHP)和航迹发现概率对战场目标三维伪装效果进行多视角评估研究。在利用无人机倾斜摄影技术对战场目标进行三维建模的基础上,模拟无人机航线侦察获得多视角侦察影像;综合提取影像中目标与背景的亮度、颜色、纹理等8个评估指标并计算相似度,采用AHP建立单视角特征相似度评估模型;基于航迹的目标发现概率模型,计算多视角目标相似度权重,构建了战场目标伪装效果多视角评估模型。通过案例分析,多视角评估方法能够实现战场目标伪装效果多角度、连续性客观综合评估。

基于社会网络分析和相似度的音乐影响分析

通过音乐家追随和歌曲特征的数据,建立音乐家相互影响的有向复杂网络。在网络中计算拓扑特征研究音乐家之间的影响,得出网络具有随机分布、局部连接的特点。建立衡量音乐相似度的指标,通过对歌曲特征及音乐家分析流派间和内部的相似程度,发现流派内部比流派间更为相似。同时又不乏部分流派间的相似,说明各流派有着不同程度的交汇。

基于高压气体驱动的爆炸波模拟激波管冲击波衰减历程控制方法

基于高压气体驱动的爆炸波模拟激波管,一般采用驱动段、喉部、膨胀段的结构形式,可产生特征与爆炸波接近的模拟冲击波,是实验室中开展长正压作用时间爆炸毁伤效应研究的理想平台。通过调整激波管的变截面结构和驱动段形状,实现冲击波超压衰减历程的控制,是此类爆炸波模拟激波管设计面临的核心问题之一。基于实验室现有的爆炸波模拟激波管结构,建立了激波管内一维流动数值计算模型;参考统计学理论,提出了基于决定系数的激波管模拟冲击波与标准爆炸波相似度评价方法;进而以变截面激波管的流动特性为基础,研究了驱动段形状对冲击波衰减历程的影响机理。研究结果表明:采用距离喉部越远、截面直径越小的驱动段形状,以决定系数为量化标准、优化驱动段形状,控制稀疏波、压缩波在激波管内的运动过程,可以获得接近于爆炸波指数衰减特征的模拟冲击波。

基于钟型函数的基本信度指派生成方法

针对认知目标属性为单点值情况下,利用模糊相似度生成证据理论的基本信度指派(Basic Belief Assignment,BBA)存在悖论的问题,本文提出一种基于钟型函数(Bell Function,Bell-F)的相似度确定方法和相应的BBA生成算法.该方法避免了上述悖论算例与实际相左的情况,且能够细粒度刻画相似度评估模型,进一步提高了认知描述的准确性.通过对鸢尾花数据集进行识别实验,结果证明了该方法的有效性,并且对已知样本数量不足的非确定环境具备较好的适应能力.

多约束引导的中文对抗样本生成

深度神经网络(DNN)已经被广泛应用于图像识别和自然语言处理等各个领域。近年来的研究表明,向DNN模型输入包含微小扰动的样本后,很容易对其输出结果造成严重破坏,这样处理过的样本被称为对抗样本。但中文对抗样本生成领域一直面临着一个严重问题,攻击成功率和对抗样本的可读性难以兼得。该文提出了一种在对抗样本生成的不同阶段,对对抗样本进行视觉相似度和语义相似度进行约束的对抗攻击方法MCGC。MCGC生成的对抗样本不但具有良好的可读性,且在针对Text-CNN、Bi-LSTM、BERT-Chinese等多个模型的定向和非定向攻击可以达到90%左右的攻击成功率。同时,该文还研究了以BERT-Chinese为代表的掩码语言模型(MLM)和传统自然语言处理模型在鲁棒性上的差异表现。

一种半自动化的复杂语义匹配系统

模式间的语义匹配是实现数据共享和交换的基础和关键。介绍了一种用于完成异构数据源复杂语义匹配的半自动化匹配系统iSeMatch。其多匹配器架构保证了匹配的效率,同时使系统具有高度可扩展性;而包括领域约束、匹配历史和领域本体模型在内的领域知识的利用,更进一步提高了匹配结果的准确率。该系统是半自动化生成语义匹配并尽可能减少人工干预的一种有效的解决方案。

Jaccard改进算法在用户实体行为分析分组异常检测中的应用

为了解决在实际网络环境中用户实体行为访问异常的快速检测问题,主要是主机间访问异常分组问题,提出一种针对IPv4主机之间访问数据相似性的改进Jaccard算法。基于对相关海量历史数据以IPv4子网的划分方式逐层学习,可在数据处理的早期就识别异常数据并快速获得异常分组模型,从而降低整体处理复杂度,实现对大规模网络数据的高速异常行为检测和分析方法。实验表明,与一般方法相较,此改良Jaccard算法具有良好的异常检测性能和实际运用价值。

利用松弛标记法进行空间场景匹配

相似性度量是地理学中的关键组成部分,被广泛应用于空间检索、空间信息整合及空间数据挖掘中。因为空间场景中实体个数的差异及空间对象间的关系难以精确相等,若执行空间场景的完全精确匹配,可能会使得检索结果为空。顾及尺度差异,从空间场景中进行空间语义理解,建立了多尺度空间场景的形式化描述模型,并提取场景中稳定的特征构建空间场景特征矩阵。建立场景间的初始匹配概率矩阵后,基于松弛标记法迭代更新概率矩阵,直到矩阵收敛于一全局最小值并确定匹配的实体对,从而进行空间场景相似性评估。采用武汉居民地域数据进行场景匹配实验,并对不同邻域搜索半径下的匹配时间及精确度进行对比与分析,实验结果表明,基于松弛标记法的空间场景匹配方法具有较高的精确度。