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动态连续蚁群系统及其在天基预警中的应用被引量：3: 2011年; 存在监控冲突的天基中段预警传感器调度优化是一个动态、高维、复杂多约束的非线性优化问题,其解空间的高维度与状态复杂性直接制约了智能优化算法的运用。本文以任务分解与任务复合优先权计算为基础,通过二级分离机制将解空间维度与状态复杂性降低至适于连续蚁群(continuous ant-colony optimization,CACO)处理的全局优化形态,构建出相应的优化子路径集.在此基础上,针对监控冲突导致的状态变化特性,从局部搜索递进与募集的角度提出适于传感器调度优化的MG-DCACO(double direction continuous ant-colony optimizationbased mass recruitment and group recruitment)算法,成功将智能优化算法应用于基于低轨星座的天基中段预警中.最后对算法的收敛性进行论证,并通过与已有规则调度算法的对比得出MG-DCACO算法可获得优于规则调度算法的全局最优解。; 胡崇海李一军姜维王铁军; 关键词：蚁群系统动态优化

引入数据平滑的增量式贝叶斯垃圾邮件过滤方法被引量：2: 2012年; 朴素贝叶斯分类器在处理垃圾邮件过滤任务时,往往存在数据稀疏问题。由于语料库中特征出现遵循Zipf定律,所以单纯依靠增加训练语料方式难以解决该问题。为克服数据稀疏问题,引入数据平滑算法计算贝叶斯模型中缺失特征的补偿概率。通过领域术语抽取与概念相关模型增加分类中语义知识处理能力。采用增量式学习方法完成动态在线学习过程。Ling-Spam垃圾邮件语料库实验表明该方法提高分类精度2.51%,在国家863语料表明该方法比Laplace原则提高了3.05%。; 王祖辉姜维; 关键词：垃圾邮件过滤贝叶斯分类数据平滑

天基预警调度的启发式优化方法被引量：5: 2010年; 天基预警过程可以看作一种多维离散时间序列监控与预测问题,其调度的决策要素、优化目标和约束条件较多,故往往采用智能优化算法求解该非线性优化问题.而它们在指定时间内却是概率性收敛到Pareto解集.对此,提出基于贝叶斯方法提供多类别决策树挖掘调度中的启发信息,以及引入局部搜索算子等方法提高智能优化算法的快速性和鲁棒性.预警仿真实验表明融入上述方法的免疫克隆选择算法收敛性能提高了10.1%,遗传算法提高了9.8%.; 姜维李一军; 关键词：多传感器跟踪决策树免疫克隆选择算法鲁棒性

传感器管理述评被引量：44: 2010年; 阐述了传感器管理的研究框架;综述了传感器级、平台级、网络级的传感器管理方法;回顾了传感器管理系统开发现状;分析了传感器管理的研究现状并展望了其未来研究的发展趋势.; 罗开平姜维李一军; 关键词：传感器管理传感器分配传感器控制

线性随机离散系统KF中的监控策略优化研究: 2010年; 研究线性随机离散系统卡尔曼滤波(KF)中预测误差方差P(K|K)的递归特性,在此基础上,提出基于滤波的监控策略优化问题,对问题的各种形态进行研究,并提出相应的解决方案.首先,针对监控策略优化中存在的带约束双目标优化问题,提出一种可变种群遗传算法;然后,研究从滤波处理的角度提炼出滤波过程中的监控策略优化以及各种形态下的优化方案.相应的理论分析和仿真实验对于高精滤波估计中测量方案的拟定,具有重要的实用价值与指导意义.; 胡崇海姜维李一军; 关键词：卡尔曼滤波遗传算法

基于贝叶斯网络推理的导弹目标类型识别被引量：8: 2011年; 天基预警系统中的导弹目标类型识别特征被逐步采集到,其获取的顺序呈现一定随机性且往往又不完全独立。由此,建立了基于贝叶斯网络的推理模型,它可有效处理特征随机到达、特征间不完全独立条件下的不确定性推理问题,且易于融入专家知识。针对所采集的数据由于受传感器能力、环境干扰等多种因素影响而具有不完全可信性的问题,提出基于熵增益建立证据不确定的贝叶斯网络推理模型。通过预警仿真系统实验表明,可信度贝叶斯网推理模型可改善推理精度7.35%。; 姜维李一军; 关键词：贝叶斯网络导弹

天基预警调度方法研究被引量：6: 2012年; 作为一种复杂多传感器跟踪任务,天基预警过程可视作一种多维离散时间序列监控与预测问题.预警任务具有高实时性、动态性、高低轨配合、多星协作等特点,因而调度模型需能够优化利用预警资源完成有效预警.本文从实际问题出发,主要阐述两项工作:第一,提出基于信息增益的多目标优化预警调度模型,第二,阐述免疫克隆选择算法,并给出一种分布式并行调度求解方法,以改善调度算法的收敛速度和鲁棒性,解决实际需要.最后,通过基于HLA的仿真系统,以美国SBIRS为背景,验证了本文调度模型和算法的有效性.; 姜维李一军; 关键词：克隆选择算法智能优化算法

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国家教育部博士点基金(200802131048)