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混沌麻雀搜索优化算法 被引量：218
1
作者 吕鑫 慕晓冬 +1 位作者 张钧 王震 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1712-1720,共9页
针对麻雀搜索算法(SSA)在接近全局最优时,种群多样性减少,易陷入局部最优解等问题,提出了一种混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA)。首先,通过改进Tent混沌序列初始化种群,提高初始解的质量,增强算法的全局搜索能力。其次,引入高斯变异的方法,... 针对麻雀搜索算法(SSA)在接近全局最优时,种群多样性减少,易陷入局部最优解等问题,提出了一种混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA)。首先,通过改进Tent混沌序列初始化种群,提高初始解的质量,增强算法的全局搜索能力。其次,引入高斯变异的方法,加强局部搜索能力,提高搜索精度;同时以搜索停滞的解为基础产生Tent混沌序列,用此混沌序列对部分陷入局部最优的个体进行混沌扰动,促使算法跳出限制继续搜索。最后,对12个基准函数进行仿真实验。结果表明:所提算法能够克服SSA易陷入局部最优的缺点,提高算法的搜索精度、收敛速度和稳定性。同时,将CSSOA应用到简单图像分割问题,验证了CSSOA应用于实际工程问题的可行性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法(SSA) Tent混沌 高斯变异 局部最优 基准函数 图像分割
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基于改进麻雀搜索算法的多阈值图像分割 被引量：108
2
作者 吕鑫 慕晓冬 张钧 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期318-327,共10页
针对传统多阈值图像分割方法中存在的分割精度低、计算量大、分割速度慢等问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)的多阈值图像分割方法。首先,结合鸟群算法(bird swarm algorithm,BSA)中飞行行... 针对传统多阈值图像分割方法中存在的分割精度低、计算量大、分割速度慢等问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)的多阈值图像分割方法。首先,结合鸟群算法(bird swarm algorithm,BSA)中飞行行为的思想优化麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA),并采用4种类型的基准函数评估ISSA的寻优性能。然后,进行基于类间方差和Kapur熵的多阈值图像分割,并对比两种方法的分割结果。最后,采用PSNR、目标函数值和标准差作为评估标准,将ISSA与现有分割算法进行对比分析。结果表明,ISSA具有更优的搜索能力和开拓能力,且分割速度和分割精度均得到提升。 展开更多
关键词 图像分割 改进麻雀搜索算法 多阈值 最大类间方差 Kapur熵
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利用多尺度特征与深度网络对遥感影像进行场景分类 被引量：62
3
作者 许夙晖 慕晓冬 +1 位作者 赵鹏 马骥 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期834-840,共7页
针对因样本量小而导致的遥感图像场景分类精度不高的问题,结合非下采样Contourlet变换(NSCT)、深度卷积神经网络(DCNN)和多核支持向量机(MKSVM),提出了一种基于多尺度深度卷积神经网络(MS-DCNN)的遥感图像场景分类方法。首先利用非下采... 针对因样本量小而导致的遥感图像场景分类精度不高的问题,结合非下采样Contourlet变换(NSCT)、深度卷积神经网络(DCNN)和多核支持向量机(MKSVM),提出了一种基于多尺度深度卷积神经网络(MS-DCNN)的遥感图像场景分类方法。首先利用非下采样Contourlet变换方法对遥感图像多尺度分解,然后对分解后的高频子带和低频子带分别用DCNN训练得到了不同尺度的图像特征,最后采用MKSVM综合多尺度特征并实现遥感图像场景分类。对标准遥感图像分类数据集的试验结果表明,本算法能够结合低频和高频子带对不同类别场景的识别优势,对遥感图像场景取得较好的分类结果。 展开更多
关键词 遥感图像 场景分类 深度卷积神经网络 非下采样轮廓波变换 多核支持向量机
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基于多尺度特征融合的遥感图像场景分类 被引量：33
4
作者 杨州 慕晓冬 +1 位作者 王舒洋 马晨晖 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期3099-3107,共9页
为了解决遥感图像场景分类中因样本量小而分类精度不高的问题,提出了一种基于多尺度特征融合(MSFF)的分类方法。首先,对遥感图像进行尺度变换,得到同一遥感源图像的多个不同尺度图像。接着,将其分别输入深度卷积神经网络(DCNN)中进行卷... 为了解决遥感图像场景分类中因样本量小而分类精度不高的问题,提出了一种基于多尺度特征融合(MSFF)的分类方法。首先,对遥感图像进行尺度变换,得到同一遥感源图像的多个不同尺度图像。接着,将其分别输入深度卷积神经网络(DCNN)中进行卷积操作。然后,将各卷积层和全连接层提取出的不同尺度特征进行降维和编码/平均池化操作。最后,将各尺度特征进行编码融合并利用多核支持向量机(MKSVM)进行场景分类。在两个公开遥感图像数据集UCM Land-Use和NWPU-RESISC45中进行试验,分类精度最高分别达到98.91%和99.33%。本文方法能够利用不同尺度的图像特征,结合低、中、高层语义表示,使融合特征的可辨识性更高,同时使用多核支持向量机提高了深度网络学习的泛化能力,因此分类效果更好。 展开更多
关键词 遥感图像 场景分类 深度卷积神经网络 特征融合 多核支持向量机
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采用改进粒子群优化的SVM方法实现中文文本情感分类 被引量：19
5
作者 王立志 慕晓冬 刘宏岚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第1期231-236,共6页
近年来,随着网络用户量的不断增加,用户评论数量也呈爆炸式增长,伴随而来的是大量可用于参考和深度挖掘的信息,文本情感分类应运而生。分类模型的预测精度和执行速度是衡量模型优劣的关键。使用传统的SVM进行文本情感分类,算法简单,易... 近年来,随着网络用户量的不断增加,用户评论数量也呈爆炸式增长,伴随而来的是大量可用于参考和深度挖掘的信息,文本情感分类应运而生。分类模型的预测精度和执行速度是衡量模型优劣的关键。使用传统的SVM进行文本情感分类,算法简单,易于实现,但其模型参数决定了分类准确率。针对这种情况,文中将改进粒子群优化算法与SVM分类方法相结合,采用了改进粒子群算法优化的SVM方法对影视剧评论的情感进行了研究分析。首先,通过网络爬虫获取豆瓣电影评论数据,将数据预处理后利用加权word2vec向量化文本信息,将其作为支持向量机可识别的输入;然后,使用自适应惯性递减策略并引入交叉算子来改进粒子群算法,并对SVM模型的损失函数、惩罚参数及核函数的参数进行优化;最后,实现文本的情感分类。在同一数据集上的实验结果表明,所提方法有效规避了传统的情感词典方法受词语顺序和不同语境影响的缺陷及使用卷积出现梯度消失或弥散的问题,同时也克服了粒子群算法易陷入局部最优的不足。相较于其他方法,所提分类模型的执行速度更快,有效地提高了分类准确率。 展开更多
关键词 情感分析 网络爬虫 SVM分类 惯性递减 粒子群优化
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基于极限学习机参数迁移的域适应算法 被引量：18
6
作者 许夙晖 慕晓冬 +1 位作者 柴栋 罗畅 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期311-317,共7页
针对含少量标签样本的迁移学习问题,本文提出了基于极限学习机(Extreme learning machine,ELM)参数迁移的域适应算法,其核心思想是将目标域的ELM分类器参数投影到源域参数空间中,使其最大限度地与源域的分类器参数分布相同.此外,考虑到... 针对含少量标签样本的迁移学习问题,本文提出了基于极限学习机(Extreme learning machine,ELM)参数迁移的域适应算法,其核心思想是将目标域的ELM分类器参数投影到源域参数空间中,使其最大限度地与源域的分类器参数分布相同.此外,考虑到迁移中有可能带来负迁移的情况,在目标函数中引入正则项约束.本文算法与以往的域适应算法相比优势在于,其分类器参数以及转移矩阵是同时优化得到的,并且其目标函数求解过程相对简单.实验结果表明,与主流的域适应算法相比,本文算法在精度与效率上都表现出明显的优势. 展开更多
关键词 域适应 迁移学习 极限学习机 正则化 中层语义特征 深度特征
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基于深度学习的生成式文本摘要技术综述 被引量：18
7
作者 朱永清 赵鹏 +3 位作者 赵菲菲 慕晓冬 白坤 尤轩昂 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期11-21,28,共12页
在互联网数据急剧扩张和深度学习技术高速发展的背景下,自动文本摘要任务作为自然语言处理领域的主要研究方向之一,其相关技术及应用被广泛研究。基于摘要任务深化研究需求,以研究过程中存在的关键问题为导向,介绍现有基于深度学习的生... 在互联网数据急剧扩张和深度学习技术高速发展的背景下,自动文本摘要任务作为自然语言处理领域的主要研究方向之一,其相关技术及应用被广泛研究。基于摘要任务深化研究需求,以研究过程中存在的关键问题为导向,介绍现有基于深度学习的生成式文本摘要模型,简述定义及来源、数据预处理及基本框架、常用数据集及评价标准等,指出发展优势和关键问题,并针对关键问题阐述对应的可行性解决方案。对比常用的深度预训练模型和创新方法融合模型,分析各模型的创新性和局限性,提出对部分局限性问题的解决思路。进一步地,对该技术领域的未来发展方向进行展望总结。 展开更多
关键词 深度学习 生成式文本摘要 未登录词 生成重复 长程依赖 评价标准
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基于对比学习方法的遥感影像特征提取与分类 被引量：15
8
作者 慕晓冬 白坤 +2 位作者 尤轩昂 朱永清 陈雪冰 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期2222-2234,共13页
为了解决使用深度学习进行遥感影像特征提取与分类时标注数据不足的问题,提出一种基于非对称预测算子的简易对比学习方法。首先,使用水平翻转、颜色抖动和灰度化方法对输入图像进行数据增强,得到同一幅图像的两个相关视图。接着,将其分... 为了解决使用深度学习进行遥感影像特征提取与分类时标注数据不足的问题,提出一种基于非对称预测算子的简易对比学习方法。首先,使用水平翻转、颜色抖动和灰度化方法对输入图像进行数据增强,得到同一幅图像的两个相关视图。接着,将其分别输入到孪生网络的两个分支进行特征提取。然后,使用非对称预测算子对特征进行变换,通过最大化两种特征间的相似度优化网络。最后,固定特征提取网络的参数,训练一个线性分类器完成特征分类。在四个公开数据集NWPU-RESISC45,EuroSAT,UC Merced,SIRI-WHU上使用20%的标注样本进行微调,分类精度分别达到77.57%,87.70%,60.52%和65.83%。本文提出的方法能够在不使用数据标签的情况下充分挖掘遥感影像中的高层语义特征,在只使用少量标注样本的情况下性能优于有监督方法得到的ImageNet预训练模型和目前最新的对比学习方法SimSiam。 展开更多
关键词 对比学习 遥感影像 特征提取 特征分类 非对称预测算子
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基于双树复小波和形态学的红外图像去噪方法 被引量：13
9
作者 牛犇 慕晓冬 陈长倩 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第2期49-52,61,共5页
红外成像技术随着科技的快速进步在各个领域的应用与日俱增。但是,红外成像后的图像较为模糊且噪声较大,严重影响了目标检测和识别的效果,对图像进行有效的去噪处理就显得很有必要。在研究双树复小波变换和形态学滤波的基础上,提出了一... 红外成像技术随着科技的快速进步在各个领域的应用与日俱增。但是,红外成像后的图像较为模糊且噪声较大,严重影响了目标检测和识别的效果,对图像进行有效的去噪处理就显得很有必要。在研究双树复小波变换和形态学滤波的基础上,提出了一种基于MAP估计的双树复小波变换与形态学滤波相结合的红外图像去噪方法,并将其应用于红外图像的去噪。与传统的去噪方法进行比较,无论从视觉效果还是客观评价指标上来看,所提方法都优于传统的去噪方法,可以广泛应用于红外图像处理领域。 展开更多
关键词 红外图像 图像去噪 双树复小波 形态学滤波
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基于多级模糊综合评价的导弹部队作战效能评估方法 被引量：10
10
作者 易昭湘 慕晓冬 +1 位作者 张力 赵鹏 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2007年第2期382-384,388,共4页
针对导弹部队作战训练存在的作战效能评估问题,分析了导弹部队作战训练特点以及现有的作战训练评价方法,在确立导弹部队作战模拟训练评价指标体系基础上,建立二级模糊综合评价模型对导弹部队作战效能进行综合评价。该方法已成功应用于... 针对导弹部队作战训练存在的作战效能评估问题,分析了导弹部队作战训练特点以及现有的作战训练评价方法,在确立导弹部队作战模拟训练评价指标体系基础上,建立二级模糊综合评价模型对导弹部队作战效能进行综合评价。该方法已成功应用于导弹作战仿真训练。 展开更多
关键词 多级模糊综合评价 模拟训练 评价指标体系
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基于灰色理论的电子设备寿命预测研究 被引量：10
11
作者 李竞 慕晓冬 +2 位作者 尹宗润 李毅 郑帅 《微计算机信息》 2009年第10期243-244,278,共3页
利用灰色GM(1,1)模型预测可以有效缩短电子设备寿命试验时间,传统建模方法常常会有较大误差,主要因为序列光滑度的改进及背景值的构造存在问题。本文提出一种方法,采用正弦处理建模序列,对背景值进行近似构造,最终建立相应的新陈代谢模... 利用灰色GM(1,1)模型预测可以有效缩短电子设备寿命试验时间,传统建模方法常常会有较大误差,主要因为序列光滑度的改进及背景值的构造存在问题。本文提出一种方法,采用正弦处理建模序列,对背景值进行近似构造,最终建立相应的新陈代谢模型。实例表明改进后的GM(1,1)模型,具有更高的预测精度,可以在电子设备的试验中推广应用。 展开更多
关键词 电子设备 序列光滑度 背景值 新陈代谢GM(1 1)模型
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融合高阶信息的遥感影像建筑物自动提取 被引量：11
12
作者 王舒洋 慕晓冬 +2 位作者 杨东方 贺浩 郑玉航 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2474-2483,共10页
针对遥感影像中建筑物目标与背景环境区分度低而造成的提取效果较差的问题,本文提出了融合高阶信息的编解码网络方法以改善建筑物自动提取的精度。首先,针对遥感影像建筑提取任务,使用深度编解码网络完成对建筑物目标的低阶语义特征提取... 针对遥感影像中建筑物目标与背景环境区分度低而造成的提取效果较差的问题,本文提出了融合高阶信息的编解码网络方法以改善建筑物自动提取的精度。首先,针对遥感影像建筑提取任务,使用深度编解码网络完成对建筑物目标的低阶语义特征提取;其次,使用多项式核完成对深度网络中间特征图的高阶描述,以提升网络对于模糊特征的辨识能力;最后,将低阶特征与高阶特征级联后,送入编解码网络的末端,得到对建筑物的分割结果。在Massachusetts Buildings数据集上进行试验,其召回率、准确率和F1-score指标分别达到了85.1%,77.5%和80.9%,综合指标F1-score相比于基础深度编解码网络提升约4%。本文所提方法改进了编解码器网络对于遥感影像建筑物自动提取任务的表现性能,能够更加精确地提取与背景区分度较低的建筑物目标,具有良好的实用价值。 展开更多
关键词 遥感 建筑物提取 高阶信息 编解码器网络 语义分割
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战术互联网网络拓扑模型的研究 被引量：8
13
作者 闵雪娇 慕晓冬 张娟 《计算机技术与发展》 2007年第7期108-109,113,共3页
以战术互联网应用环境为背景,对某型导弹指挥通信系统的网络拓扑模型进行了研究。在分析了系统的网络特性的基础上,应用了一种针对有线网络的改进型随机网络产生模型和一种针对无线网络的分布式拓扑生成算法。仿真实验表明,这两种网络... 以战术互联网应用环境为背景,对某型导弹指挥通信系统的网络拓扑模型进行了研究。在分析了系统的网络特性的基础上,应用了一种针对有线网络的改进型随机网络产生模型和一种针对无线网络的分布式拓扑生成算法。仿真实验表明,这两种网络拓扑模型对系统组网效率影响较大。 展开更多
关键词 战术互联网 网络拓扑仿真 分布式网络
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基于遥感影像的军事阵地动态监测技术研究 被引量：7
14
作者 许夙晖 慕晓冬 +1 位作者 柯冰 王晓日 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2014年第3期511-516,共6页
针对部队快速机动作战的军事要求,提出基于高分辨率遥感影像的军用阵地动态监测方法。借助面向对象的多尺度分割技术将阵地影像分割为同质对象,以提取各个对象的特征;针对监督分类和非监督分类的弊端,提出通过一定的先验知识制定分类规... 针对部队快速机动作战的军事要求,提出基于高分辨率遥感影像的军用阵地动态监测方法。借助面向对象的多尺度分割技术将阵地影像分割为同质对象,以提取各个对象的特征;针对监督分类和非监督分类的弊端,提出通过一定的先验知识制定分类规则的方法对遥感影像进行地物识别,在此基础上定性和定量地输出变化检测结果。实验结果表明:利用基于对象影像分析方法具有较高的识别精度,能够有效监测军事阵地变化。 展开更多
关键词 军事阵地 面向对象 多尺度 变化检测
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高性能RTI自适应通信机制研究 被引量：7
15
作者 梁洪波 柳林 +3 位作者 姚益平 刘步权 慕晓冬 李猛 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期148-153,共6页
为了提高HLA仿真系统在高性能计算平台上的运行性能,针对高性能计算平台的高性能层次式通信环境,提出了一种共享内存/IB/以太网自适应RTI通信机制———SACM机制,该机制能够根据通信双方所在节点的网络拓扑信息,自适应建立延迟最小的通... 为了提高HLA仿真系统在高性能计算平台上的运行性能,针对高性能计算平台的高性能层次式通信环境,提出了一种共享内存/IB/以太网自适应RTI通信机制———SACM机制,该机制能够根据通信双方所在节点的网络拓扑信息,自适应建立延迟最小的通信连接,实现共享内存、IB等高速互连及以太网互连的自适应选择。同时在该通信机制中,针对节点内高速共享内存通信需求,提出了一种面向多盟员互连的共享内存通信算法,有效提高了节点内盟员通信效率。对象属性值更新延迟测试结果表明,该通信机制可以有效提高RTI在高性能计算平台的通信性能。 展开更多
关键词 分布式交互仿真 运行支撑环境(RTI) 高性能计算平台 自适应通信机制 共享内存通信
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结合对抗网络与辅助任务的遥感影像无监督域适应方法 被引量：8
16
作者 许夙晖 慕晓冬 +1 位作者 张雄美 柴栋 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期1969-1977,共9页
使用机器学习进行遥感影像标注的一个重要前提是有足够的训练样本,而样本的标注是非常耗时的。本文采用了域适应的方法来解决遥感影像场景分类中小样本量的无监督学习问题,提出了结合对抗网络与辅助任务的遥感影像域适应方法。首先建立... 使用机器学习进行遥感影像标注的一个重要前提是有足够的训练样本,而样本的标注是非常耗时的。本文采用了域适应的方法来解决遥感影像场景分类中小样本量的无监督学习问题,提出了结合对抗网络与辅助任务的遥感影像域适应方法。首先建立了基于深度卷积神经网络的遥感影像分类框架;其次,为了学习到域不变特征,在标签分类器的基础上增加域分类器,并使域损失函数在其反射传播时的梯度与标签损失的梯度相反,从而保证域分类器不能区分样本来自于哪个域;最后引入了辅助分类任务,扩充了样本的同时使网络更具泛化能力。试验结果表明,本文方法优于主流的无监督域适应方法,在小样本遥感影像无监督分类中得到了较好的效果。 展开更多
关键词 遥感影像 场景分类 域适应 深度卷积神经网络 对抗网络 多任务学习
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结合高斯分布的改进二进制灰狼优化算法 被引量：8
17
作者 陈长倩 慕晓冬 +1 位作者 牛犇 王立志 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第13期145-150,共6页
针对灰狼优化算法(GWO)解决离散问题应用较少,发展不成熟的现状,提出一种用于解决二进制问题的离散灰狼优化算法(BGWO)。针对混沌搜索在解决二进制问题时,产生的初始种群较为集中的问题,引入高斯分布曲线对种群初始化,使初始种群地空间... 针对灰狼优化算法(GWO)解决离散问题应用较少,发展不成熟的现状,提出一种用于解决二进制问题的离散灰狼优化算法(BGWO)。针对混沌搜索在解决二进制问题时,产生的初始种群较为集中的问题,引入高斯分布曲线对种群初始化,使初始种群地空间分布更加均匀;提出一种转换函数,对GWO进行二进制化处理;通过典型测试函数对该算法性能进行验证,实验表明该算法收敛精度明显优于其他算法。将该算法用于实际背包问题的求解,结论表明该算法迭代次数更少,求解精度更高。 展开更多
关键词 二进制灰狼优化(BGWO) 高斯分布 背包问题 最优化选择
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基于改进的瞬时信息量数字调制识别算法 被引量：8
18
作者 曾旭 慕晓冬 +1 位作者 易昭湘 许夙晖 《无线电工程》 2016年第12期21-25,共5页
针对瞬时信息量的调制识别算法抗噪性能差的问题,提出了一种基于改进的瞬时信息量的数字调制识别算法。通过提取5种新的瞬时信息特征参数,确定其判别次序和判决门限值,使得算法在低信噪比条件下依然能保持很高的识别性能。实验结果表明... 针对瞬时信息量的调制识别算法抗噪性能差的问题,提出了一种基于改进的瞬时信息量的数字调制识别算法。通过提取5种新的瞬时信息特征参数,确定其判别次序和判决门限值,使得算法在低信噪比条件下依然能保持很高的识别性能。实验结果表明,算法在信噪比低至5 dB时,对不同的数字调制信号的识别率均达到90%以上,与同条件下的原有识别算法相比,识别正确率提升了15%。 展开更多
关键词 瞬时信息量 调制识别 判决门限 信噪比
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某导弹阵地的三维地形生成与实时显示 被引量：5
19
作者 朱丽洁 慕晓冬 刘鑫昌 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2006年第9期73-75,78,共4页
以战场地形仿真为目的,针对某导弹阵地大规模地形生成与实时显示问题,设计开发了适用于某导弹部队虚拟训练的三维地形模型数据库,采用层次细节、纹理映射等关键技术对模型进行优化处理,提出基于视点的双度量法实时显示大规模地形,将将... 以战场地形仿真为目的,针对某导弹阵地大规模地形生成与实时显示问题,设计开发了适用于某导弹部队虚拟训练的三维地形模型数据库,采用层次细节、纹理映射等关键技术对模型进行优化处理,提出基于视点的双度量法实时显示大规模地形,将将其成功应用于某导弹部队虚拟训练中。 展开更多
关键词 地形模型 地形特征 地形纹理 层次细节 实时显示
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面向对象的数据库和关系数据库的比较 被引量：2
20
作者 张力 慕晓冬 《武警工程学院学报》 2001年第4期27-29,共3页
本文对传统的关系数据库和面向对象数据库的数据模型、特性进行了对比分析，总结了其各自的优势及应用领域，并对两种数据库模型的发展前景作了相应分析。
关键词 面向对象 数据库 关系数据库 事务处理 模式修改
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