霍国清
- 作品数：10 被引量：8H指数：2
- 供职机构：中国电子科技集团第五十四研究所更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球航空宇航科学技术更多>>
- 一种高分辨率地球静止轨道成像卫星观测任务规划方法
- 本发明公开了一种高分辨率地球静止轨道成像卫星对地观测任务规划方法，针对不同用户的全天时需求，考虑到卫星观测需求的冲突情况、不同光照条件下卫星的成像质量、卫星使用约束、卫星摆动路线和卫星的观测能力，设计了一种基于遗传算法的...
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- 文献传递
- 一种改进型近邻置信向量机技术分析
- 2010年
- 由于置信向量机运算大、分类速度慢导致其应用价值有限,需要对其进行改进。详细分析了近邻置信向量机所使用的基本技术,论述了近邻置信向量机使用的奇异检测函数和分类方法,并将其与基本置信向量机进行了对比。给出了近邻置信向量机的具体实施步骤。通过试验证明解决了置信向量机运算量大的问题,提高了分类速度。
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- 关键词：置信度可靠性
- 航天地面应用系统联调测试平台设计被引量：2
- 2010年
- 由于航天地面应用系统是分工协作开发的大型系统,接口复杂多样,在系统集成与联试时往往花费较多的人力物力。因此提出了一种辅助航天地面应用系统进行系统集成联试的工具-联调测试平台。首先针对联调测试平台设计中需要解决的问题给出了解决方法。然后阐述了联调测试平台的功能特点和体系构架及其所使用的关键技术,并给出了软件的设计实现。
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- 关键词：系统集成体系构架
- 基于可信机的网络入侵检测算法的研究
- 随着计算机和网络的日益普及，有关系统或网络的安全问题也日益突出。入侵检测系统是对传统计算机安全机制的一种补充，增大了对系统与网络安全的保护范围。
支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习算法。与传统...
- 霍国清
- 关键词：网络安全入侵检测支持向量机
- 文献传递
- 高分卫星任务规划与调度系统关键技术及应用
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- “高分卫星任务规划与调度系统关键技术及应用”属于航天信息应用领域，来源于“高分辨率对地观测系统重大专项（简称高分专项）”。高分专项为国务院发布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》中确立的16个国...
- 关键词：
- 关键词：调度系统
- 多用户对地观测需求统筹处理模型研究被引量：5
- 2014年
- 用户对地观测需求包括区域调查、区域目标监视、海上动目标观测等复杂任务类型。采用基于层级任务网络(HTN)技术建立多用户对地观测需求预处理模型,分析各用户对观测目标区域、观测时限、传感器空间分辨率及光谱要求,将复合任务分解成元任务。将面向需求的局部规划与面向任务的全局规划相结合,便于发挥人机交互决策优势,同时提高用户需求的满足度与对地观测系统的效能。
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- 关键词：对地观测
- 一种高分辨率地球静止轨道成像卫星观测任务规划方法
- 本发明公开了一种高分辨率地球静止轨道成像卫星对地观测任务规划方法，针对不同用户的全天时需求，考虑到卫星观测需求的冲突情况、不同光照条件下卫星的成像质量、卫星使用约束、卫星摆动路线和卫星的观测能力，设计了一种基于遗传算法的...
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- 文献传递
- 高分卫星任务管理系统设计被引量：1
- 2022年
- 高分辨率对地观测系统(China High-resolution Earth Observation System,CHEOS)重大科技专项任务管理系统需要统筹高分辨率对地观测用户需求和综合利用星地资源,实现陆地、气象、海洋观测卫星和地面任务一体化运行管理,是实现高分专项工程的重要研制建设任务。采用系统工程的方法,按照“五统一”的顶层设计思想,攻克了开放式用户需求统筹服务平台、天地一体化综合任务规划、静止轨道卫星应急任务计划动态编排和系统运行效果评价等关键技术。由于高分系列卫星研制时间跨度长,地面系统存在增量式研制建设过程。设计实现了地面系统可视化仿真与综合集成平台,满足了地面系统在边运行边扩建的持续集成工程实践的需要。对高分卫星任务管理系统的应用效果进行了初步探讨,展望了未来高分遥感卫星任务管理技术发展方向。
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- 多用户对地观测需求统筹处理模型研究
- 用户对地观测需求包括区域调查、区域目标监视、海上动目标观测等复杂任务类型。采用基于层级任务网络(IITN)技术建立多用户对地观测需求预处理模型,分析各用户对观测目标区域、观测时限、传感器空间分辨率及光谱要求,将复合任务分...
- 马万权张学庆崔庆丰霍国清
- 关键词：对地观测
- 文献传递
- 一种小样本集可信向量机3S-CSVM
- 2009年
- 利用支持向量机中的拉格朗日系数,从系数所表达的意义出发,根据Kolmogorov算法随机性理论,定义了可信度和可靠性,提出了一种小样本集可信向量机,该向量机在预测对象类别的同时,给出本次预测的可信程度和可靠性,丰富了支持向量机的输出信息。同时通过在预测的过程中有限增加训练集中的有用特征信息,提高了预测的准确率,在只有少量训练样本的情况下具有较好的性能。
- 崔庆丰霍国清皇甫一江高朝晖
- 关键词：可靠性
