针对多无人机编队空战战术决策问题，提出了基于案例推理（CBR）和规则推理（RBR）的战术决策方法。 在剖析战术决策案例特征的基础上，设计了一种基于框架结构的案例表示方法，并引入结构相似度和云模型理论以 改进传统的最近邻检索算法。最后，借用基于案例推理和规则推理设计的战术决策 GUI 界面，能够快速地从库中检 索出与当前空战态势最匹配的战术决策源案例，仿真结果证明该方法具有较好的有效性。 ### 多无人作战飞机编队空战智能决策方法解析 #### 一、研究背景与意义 随着现代军事科技的发展，无人机技术已经成为了各国军队的重要组成部分。相比于传统的有人驾驶飞机，无人机具有更高的生存能力和更强的任务执行能力。特别是在多无人机编队作战方面，其协同作战能力更是传统单一无人机所无法比拟的。多无人机编队作战能够有效提高任务执行效率，增强作战灵活性，降低人员风险。然而，多无人机编队空战中的战术决策是一项复杂的技术挑战，它不仅涉及到了复杂的环境感知、决策制定和行动执行等多个环节，还需要高度智能化的决策支持。 #### 二、关键技术与方法 ##### 2.1 案例推理(CBR)与规则推理(RBR) 针对多无人机编队空战中的战术决策问题，本文提出了一种结合案例推理(Case-Based Reasoning, CBR)和规则推理(Rule-Based Reasoning, RBR)的方法。这两种方法各有优势：CBR通过从历史案例中学习并应用类似情境下的解决方案来做出决策，而RBR则是基于预设的规则集来进行逻辑推断，从而实现决策。 ##### 2.2 基于框架结构的案例表示方法 为了有效地表示和存储案例，本研究设计了一种基于框架结构的案例表示方法。这种表示方法能够清晰地表达出案例的关键特征，如敌我双方的位置、速度、高度等关键参数，同时还能保留案例之间的关系和上下文信息，为后续的案例检索提供便利。 ##### 2.3 结构相似度与云模型理论 为了提高案例检索的准确性和效率，本研究引入了结构相似度计算方法和云模型理论来改进传统的最近邻检索算法。结构相似度计算考虑了案例特征之间的结构关系，而不仅仅是数值上的相似性。云模型则是一种用于不确定性和模糊性的数学模型，能够有效地处理案例中不确定性因素的影响，提高决策的可靠性。 #### 三、战术决策GUI界面设计 基于CBR和RBR设计的战术决策GUI界面是本研究的一个亮点。该界面能够快速地从案例库中检索出与当前空战态势最匹配的战术决策案例。用户可以通过简单的操作输入当前的战场信息，系统会自动匹配最合适的案例，并给出相应的战术建议。这种方式极大地简化了决策过程，提高了决策的速度和准确性。 #### 四、仿真验证 为了验证所提出方法的有效性，研究团队进行了详细的仿真试验。实验结果显示，在不同的空战场景下，该方法都能够准确地从案例库中检索出合适的战术决策案例，证明了其在实际应用中的可行性和有效性。 #### 五、结论与展望 本研究针对多无人机编队空战中的战术决策问题，提出了一种结合案例推理和规则推理的方法，并通过改进的案例表示方法和检索算法实现了高效的战术决策支持。未来的研究可以进一步探索更复杂的情境模拟，以及如何将人工智能技术更好地应用于无人机编队的自主决策中，以期达到更高水平的自动化和智能化。 本文介绍的方法不仅为多无人机编队空战提供了有效的战术决策支持，也为未来的无人机自主作战系统的发展指明了方向。

内容概要：本文详细介绍了JavaScript代码的安全性增强方法之一——AST（抽象语法树）混淆技术。文章首先解释了JS代码透明性和复杂性带来的安全隐患，提出通过混淆提高阅读难度是最直接高效的防护措施。接着，从对象访问、编码格式、常量加密、数组混淆、jsfuck编码、花指令、控制流平坦化以及逗号表达式等多个维度阐述了常见的混淆手段，并配以具体示例展示混淆前后代码的变化。随后，重点讲解了基于AST的自动化混淆方案，包括AST语法树的概念、babel工具的工作流程及其各模块的功能，如解析、转换和生成新代码。最后探讨了动态混淆技术的应用前景，指出通过引入不确定参数可以使每次生成的混淆代码有所差异，从而进一步提升安全性。 适合人群：具有一定前端开发经验的程序员，尤其是关注Web应用安全性的开发者。 使用场景及目标：

图像分割是数字图像处理中的核心问题之一，它是将图像转换成更易于理解和分析的形式的过程，该过程涉及将图像分割成多个组成部分，使图像中的每个部分都属于一个单独的类别或对象。在交通视频监测领域，图像分割尤为重要，因为它的目标是分离出图像中的前景（移动对象）和背景，以便对交通中的车辆和行人的运动数据进行进一步分析。 图像分割技术主要有基于阈值的方法、边缘检测法、区域生长法、分水岭法等。阈值化方法因其简单高效而被广泛使用。直方图是一种重要的图像分析工具，它能显示出图像中各个灰度级的像素数量。在图像分割的背景下，直方图可以用来确定图像中的前景和背景之间的阈值。传统上，如果直方图呈现双峰形状，那么两个峰之间的谷底可以作为阈值点，用以区分背景和前景。但是，当图像受到光照变化或噪声的影响时，直方图可能不会呈现双峰形状，这时候传统的双峰谷底分割方法就无法应用。 针对差图像的直方图可能呈现递减形状的情况，本篇文章提出了一种实时自适应阈值分割方法。该方法首先对直方图的频率值进行从高到低的排序，以形成一条光滑递减的曲线。然后通过将直方图的最高点和最低点连接起来得到一条直线，从直方图上找到距离这条直线最远的点对应的灰度值，作为分割前景和背景的阈值。这种方法能够更好地适应图像中光照变化和噪声，是一种鲁棒性强的图像分割技术。 该文还提到了在计算过程中可能遇到的计算量大、速度慢的问题。为了解决这个问题，作者提出了一种快速计算最大距离的方法，有效减少了运算中的乘法次数，从而提高算法的执行速度。这种方法不仅提高了分割的准确性，同时也保证了处理的实时性，对实时视频监控中的目标检测与跟踪具有重要意义。 对于进行图像处理和Matlab仿真开发的科研人员，本文所介绍的自适应阈值方法及其快速计算算法具有很高的实用价值和参考意义。通过Matlab的仿真平台，科研人员可以进一步实验和完善这一方法，将其应用于其他图像处理任务，如图像二值化、物体识别和跟踪等，从而提升图像处理系统的性能和准确性。此外，本文作者提供的个人主页和相关链接为读者提供了丰富的Matlab图像处理内容和资源，有助于读者深入学习和实践图像分割及相关技术。文章最后还提供了获取Matlab源码的方式，方便读者在实际操作中运用所学知识。

基于频率滑动广义互相关算法的信号时延估计技术与应用研究（MATLAB R2018A环境下）,基于频率滑动广义互相关的信号时延估计方法（MATLAB R2018A） 时间延迟是声信号处理中的主要参数，要想确定信源距离、方位、速度等信息，就要能够精确、快速地估计时延及其他参数。 所以，在信号处理领域中时延估计长期Ｗ以来都是的非常活跃的研究课题，在声纳、雷达、生物医学、通信、地球物理、石油勘探，语音信号增强和水声信号学、地震检波学等科学领域都有广泛的应用。 对时间延迟信息估计的方法、理论和性能的研究源自上个世纪，孕育于各种实际的工程应用需求，推动了时延估计TDE理论的发展。 从目前收集的文献资料分析，臻于成熟和完善的时延估计方法大致可以分为六大类。 第一类是基于相关分析的时延估计方法，基本思想是将一路接收信号在时间上产生移位生成另一路接收信号，比如远处信号抵达接收阵列中不同阵元时产生的各路接收信号，通过解算互相关函数的最大峰值（此时两路信号相似程度最大）的位置信息估计时延。 在较高信噪比，相关积分时间够长时此类方法可以做到精准时延估计，当相关积分时间较短、信噪比较低时，相关函数峰值会发生抖动

Visio 是一款由微软开发的专业图表绘制软件，主要用于创建各种流程图、组织结构图、网络拓扑图、工程图纸等。

内容概要：本文详细介绍了利用COMSOL进行三维地热井抽采模型的建立与优化。针对传统建模过程中存在的计算量大、网格划分困难等问题，提出了一种基于几何缩放的方法，将实际尺寸的井筒和地层按比例缩小，从而显著减少了计算时间和资源消耗。文中还探讨了几何建模、物理场耦合、网格划分、边界条件设置以及后处理等多个方面的具体实现和技术细节。通过实例展示了如何有效解决数值模拟中的常见问题，如温度场分布、流体流动特性等，并提供了实用的操作建议和注意事项。 适合人群：从事地热资源开发、地质工程、数值模拟等相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要进行地热井抽采模拟的研究项目，旨在提高模拟效率、降低计算成本并确保结果准确性。主要目标是帮助用户掌握高效的建模技巧，优化计算流程，更好地理解和预测地热系统的动态行为。 其他说明：文章不仅涵盖了理论知识，还包括大量实践经验分享，对于初学者来说是非常宝贵的学习资料。同时，文中提到的一些技巧和方法也可以应用于其他类似的多物理场耦合仿真任务中。

Java开源诊断工具Arthas使用方法详解 Arthas是阿里巴巴开源的Java诊断工具，能够附加到Java服务器进程上，查看服务器状态、JVM状态等各种参数指标，还可以进行热更新。下面是Arthas使用方法详解： 一、前言 在 Java 开发和生产环境中，服务器出现问题时，需要追加打印日志或者增加一些调试代码。如果我们去改代码重新部署，会破坏问题现场。 Arthas 可以通过热部署的手段来增加调试代码。 二、使用 Arthas Arthas 可以附加到我们的 Java 服务器进程上面，查看服务器状态、JVM 状态等各种参数指标，还可以进行热更新。使用 Arthas 需要下载 Arthas 的 Boot Jar 包，命令如下： wget https://alibaba.github.io/arthas/arthas-boot.jar java -jar arthas-boot.jar 启动后会显示当前机器上面所有的 Java 进程，选择我们需要监控/修改的进程，输入序号回车。 常用命令包括： * dashboard：当前系统的实时数据面板 * thread：查看当前 JVM 的线程堆栈信息 * jvm：查看当前 JVM 的信息 * sysprop：查看和修改 JVM 的系统属性 * sysenv：查看 JVM 的环境变量 * getstatic：查看类的静态属性 例如，打印前五名最消耗 CPU 的线程，可以及时找到 CPU 过高的代码位置： thread -n 5 查看某个函数的调用堆栈： stack <类全包名> <函数名> 查看某个函数的哪个子调用最慢： trace <类全包名> <函数名> 监控某个函数的调用统计数据： monitor <类全包名> <函数名> 三、热更新 热更新是 Arthas 的一大特性。下面是热更新的步骤： 1. 找到我们需要更新代码的全包名，通过 jad 命令将线上正在运行的代码反编译出来： jad --source-only <全包名> > <导出目录+文件名> 2. 拿到 Java 代码后，我们根据需求来修改代码，需要注意的是这里热更新代码的实际原理是调用 Java 基础类 java.lang.instrument.Instrumentation 的 redefineClasses 方法，他可以通过修改字节码来替换已有的 class 文件，其中有诸多的限制。 3. 修改好代码后，我们要找到这个类对应的类加载器，再去加载这个 class，执行如下命令会返回类加载器的对象地址： sc -d <全包名> | grep classLoaderHash 4. 通过内存编译将 Java 文件编译成 Class 文件： mc -c <类加载器的对象地址> 5. 我们通过命令将 class 文件进行热更新： redefine 更新完毕不出意外会立即生效，这时候就可以去验证代码是否生效了。 Arthas 是一个功能强大且实用的 Java 诊断工具，可以帮助我们快速诊断和解决问题。

华为作为全球知名的通信和信息技术解决方案供应商，其业务覆盖广泛，流程体系的建设与实施对其高效运作至关重要。华为流程体系及实施方法的最佳实践不仅体现了一家技术公司的管理智慧，也为众多企业提供了流程管理方面的借鉴。 华为流程体系的设计遵循了清晰的层级结构，从宏观的流程框架，到具体的操作流程，形成了完整的流程管理体系。华为的流程框架分为六个层级，每一层级都有其特定的角色和职责。从最顶层的战略规划，到最终端的具体执行，六个层级紧密相连，形成了一个有效推动业务发展的闭环。 华为实施方法中强调了流程模块化管理的概念。流程模块（1-4级）的梳理以及具体流程（5级）的建模，使得流程管理变得更加科学和系统化。通过这种方式，华为能够快速适应市场变化，持续优化流程，确保流程的有效性和高效性。 在梳理流程框架范围时，华为重点关注了研发管理、采购管理、营销管理、服务管理以及资产管理等关键业务领域。通过不断梳理和优化这些领域的流程，华为能够更好地响应客户需求，提高产品和服务质量。 案例流程梳理中，华为特别强调了持续管理变革的重要性。华为通过变革流程，不断降低运作成本、提升运作效率，实现对客户端到端的优质交付流程。从1995年至今，华为经历了多个阶段的业务变革，每个阶段都有其核心的流程改进点，比如集成产品开发（IPD）、集成供应链（ISC）、集成财经服务（IFS）等，这些变革显著提升了华为的市场竞争力。 华为的流程管理还涵盖了公司政策、内控管理、质量管控等多方面的管控要求，确保了整个公司能够持续高效、低风险地运作。流程管理体系的构建，确保了业务活动在不同层级上的有序管理，同时提供了多条路径和方法，使业务人员能够根据不同业务场景降低业务风险，并灵活适配最佳实践。 此外，华为的流程管理体系中还特别强调了流程分类的重要性。流程分类用于回答why to do的问题，支撑公司战略和业务目标的实现。流程分类的目的是为了覆盖公司的全部业务流程组，从而确保公司业务模型的完整性和流程执行的有效性。 华为流程体系及实施方法的最佳实践，展示了如何通过科学的流程管理，实现公司业务的持续优化和改进。这些实践不仅体现了华为对业务流程管理的深刻理解和精细化操作，也为其他企业在流程体系建设上提供了宝贵的参考。

针对地震数据处理和资料解释过程中经常用到地层的平均速度,而平均速度的求取不易,尤其在测井资料很少的情况下,平均速度的求取更难等问题.依据地震勘探原理,在中、浅层地震勘探中,可将沉积地层近似为连续介质的地质模型,在连续介质中速度随深度的变化存在一定规律,不同地区有不同的经验公式,应用均方根速度在连续介质情况下的近似公式及数据处理中所得到的速度谱资料能够计算出平均速度的经验公式,得出的平均速度能够满足中、浅层地震勘探中时深转换的需要,另外,应用平均速度及钻孔资料可以对地震时间剖面进行相位标定.

本课程设计任务书要求完成“串联校正装置的校正设计”，包括绘制未校正系统的根轨迹图，分析系统稳定时参数K的取值范围，计算系统极点，绘制根轨迹图并确定临界增益Kc值，计算超调量和调节时间，选择合适的校正方法并求出校正装置的传递函数。探讨了校正器对系统性能的影响及PID控制器设计，强调了校正前后系统性能的改善，以及设计参数Kp、Ki、Kd的调整。本课程设计任务书要求完成“串联校正装置的校正设计”，包括绘制未校正系统的根轨迹图，分析系统稳定时参数K的取值范围，计算系统极点，绘制根轨迹图并确定临界增益Kc值，计算超调量和调节时间，选择合适的校正方法并求出校正装置的传递函数。探讨了校正器对系统性能的影响及PID控制器设计，强调了校正前后系统性能的改善，以及设计参数Kp、Ki、Kd的调整。