支持向量机的战场直升机目标分类识别

对基于支持向量机的战场直升机目标分类识别技术进行了研究,分别将谐波集(HS)频率和不同尺度小波子空间能量作为特征矢量,设计出一种基于支持向量机的直升机目标分类器,并将该分类器与kNN分类器和BP神经网络分类器进行分类对比实验.结果表明两种特征提取方法,都能很好地体现不同声目标之间的差异,SVM分类器相对于其他两种分类器具有更好的分类性能,目标识别率达到96%以上.     

基于元学习的反舰导弹目标识别研究

为了进一步提高干扰环境下反舰导弹的目标识别精度和泛化能力,将集成学习中的元学习策略引入反舰导弹的目标识别领域,并提出了一种基于叠加归纳策略的元学习目标识别算法。该算法首先通过构建元层学习器对多个基层学习器的学习结果进行"再学习",以纠正基学习器的错误分类、巩固基学习器的正确分类,进一步提高集成分类精度;然后,以决策树为基学习算法构建了同质多分类器系统,在自建的全极化一维距离像HRRP特征数据库上研究了基分类器的数量以及元特征样式、元学习算法的选取对元学习系统分类精度的影响;最后,通过与单一分类器和常用集成算法的对比,验证了基于元学习的反舰导弹目标识别算法的可行性和有效性。     

基于正交小波包和K-L变换的水声信号特征提取与识别

在海洋作战环境中,水声目标识别与分类是水声设备与水中兵器系统智能化的关键技术之一,基于小波变换的模式识别方法受到广泛研究与重视,在对水声信号进行正交小波包分析的基础上,以信号在各分解子空间的能量分布构成原始特征空间,运用K-L变换进行模式识别特征空间的提取,并基于最小欧氏距离设计分类器,提出了一种新的水声信号识别方法,仿真实验验证了算法是有效的.     

一种图像隐写分析中的特征选择方法

根据分类器基于图像特征进行信息盲检测的原理,提出了联合使用K-NN分类器和SVM分类器的特征选择方法,并对多种隐写算法和工具进行实验,比较了它们的分类精度,验证了特征优化的重要性.结果表明在分类器训练和工作之前对图像特征向量进行选择优化,能在一定程度上提高分类器的工作效率,更有效地发现隐写算法的脆弱性.     

一种面向自动化标检的文本分类方法

针对自动化标检中的段落文本分类问题,提出一种基于机器学习的改进朴素贝叶斯分类算法。该方法对朴素贝叶斯分类算法进行改进并作为分类器,采用遗传算法作为训练模型对分类器中的所有特征权重进行训练,并采用一种基于图表位置的修正算法优化分类结果。在实际的数据集中进行了实验,结果表明,该方法与传统KNN(K-nearest neighbor)算法和朴素贝叶斯算法相比具有更好的分类结果,能够有效的处理错误样本较多的情况,可大幅提升自动化标检的准确性。     

萤火虫优化的异构集成学习网络入侵检测方法

在网络入侵检测中单独使用一种机器学习方法检测存在盲区,检测精度较低,提出一种基于GSO优化权值的异构集成学习入侵检测算法.在构造基分类器中,通过对样本集的采样和特征集的选择增大各个基分类器样本间的差异性;通过不同学习算法对样本集的学习增强基分类器的差异度,通过加权方式集成得到检测结果.在设计权值时,引入萤火虫优化算法,对各个基分类器的分类结果权值进行优化.在通用数据集和CSE-CIC-IDS2018数据集上的实验,表明提出的方法能够有效提高检测的精度,降低误报率和漏报率.     

面向像斑的高分辨率遥感影像自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市QuickBird和WorldView影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度（82%与82.67%）、常规支持向量机分类总精度（87.33%与88%）、最小二乘支持向量机分类总精度（88%与89.33%）相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

高分辨率遥感影像的自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市Quick Bird和World View影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度(82%与82.67%)、常规支持向量机分类总精度(87.33%与88%)、最小二乘支持向量机分类总精度(88%与89.33%)相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

基于不变矩和神经网络的目标识别方法

针对寻的导引头成像制导中实时采集图像由于存在几何失真及像质模糊而导致目标识别精度差的问题,提出了一种基于不变矩和神经网络的目标识别方法.该方法采用一种改进的不变矩算法提取目标图像的不变矩特征量来训练BP神经网络,实现目标图像的识别和分类.仿真结果表明该不变矩特征库训练的神经网络分类器具有较高的识别精度,是一种比较实用的目标识别方法.     

基于贝叶斯网络分类器的雷达辐射源识别方法

雷达辐射源识别是电子对抗中的重要组成部分.贝叶斯网络分类器建立在坚实的理论基础之上,具有较为优秀的分类性能,而且能够有效地处理不确定性问题,重点研究了如何利用贝叶斯网络分类器进行雷达辐射源识别,并通过仿真实验对朴素贝叶斯分类器及其扩展方法进行了分析比较.实验结果表明,与基于概率近似准则的方法相比,基于分类准确率提高准则的扩展树生成方法具有更为优秀的分类性能.     

多视图三角化中特征点噪声尺度的自适应估算

鲁棒性多视图三角化方法通常借助重投影误差经验阈值来剔除图像对应中的错误匹配,该经验阈值的选取直接影响三维重构场景点的数量和精度。在分析图像特征点定位噪声及对极传递几何原理的基础上,建立对极传递过程不确定性的传递模型,提出一种基于核密度估计的最优噪声尺度估算方法,并将该噪声尺度作为多视图三角化中错误匹配筛选的依据。实验结果表明,该方法可以获得准确的噪声尺度估计,从而有效提升多视图三角化方法的三维重构质量。     

结合多视角学习与一致性表征的人脸伪造检测

现有的人脸伪造检测方法通常在已知域上表现较好,但面临过拟合的风险,在应对未知场景时无法保持良好的检测能力。为解决此问题,提出一种结合多视角学习与一致性表征的人脸伪造检测框架。为捕获更全面的伪造痕迹,将输入图像转换为两种互补视角并采用双流骨干网络进行多视角特征学习。引入一致性度量,以补丁级监督的方式明确约束不同视角输出的局部特征的相似度。为提高检测精度,采用特征分解策略进一步优化伪造特征,减少不相关因素的干扰,并以伪造特征空间的决策作为最终的预测结果。在基准数据集上进行的大量实验表明,所提出的方法优于现有的主流模型,具备良好的跨域泛化能力。     

面向信号的ATS软件平台体系结构分析

完成了面向信号的ATS软件平台体系结构分析，给出了面向信号的ATS软件平台的定义，详细分析了该软件平台所具有的特征，并在此基础上，借鉴Kruchten的多视图方法，分析了面向信号的ATS软件平台涉及的行为主体，从组织视图、功能视图和信息视图多个视角研究平台的构成与运行方式，最后给出平台的总体模型，并详细介绍了模型中各层的具体定义与功能：     

任务空间概念建模语言初探

通过研究军事专家与系统分析人员的沟通问题,借鉴可视化建模、分层建模和多视图建模的思想,提出了任务空间概念建模语言(MSCML),对MSCML语言的各个建模元素进行了简要的说明.     

Beam Pattern Synthesis Based on Hybrid Optimization Algorithm

As conventional methods for beam pattern synthesis can not always obtain the desired optimum pattern for the arbitrary underwater acoustic sensor arrays,a hybrid numerical synthesis method based on adaptive principle and genetic algorithm was presented in this paper.First,based on the adaptive theory,a given array was supposed as an adaptive array and its sidelobes were reduced by assigning a number of interference signals in the sidelobe region.An initial beam pattern was obtained after several iterations and adjustments of the interference intensity,and based on its parameters,a desired pattern was created.Then,an objective function based on the difference between the designed and desired patterns can be constructed.The pattern can be optimized by using the genetic algorithm to minimize the objective function.A design example for a double-circular array demonstrates the effectiveness of this method.Compared with the approaches existing before,the proposed method can reduce the sidelobe effectively and achieve less synthesis magnitude error in the mainlobe.The method can search for optimum attainable pattern for the specific elements if the desired pattern can not be found.     

基于功能模型的复杂系统FMEA方法

分析了传统故障模式及影响分析(FMEA)方法在面对复杂系统时存在的系统描述不清晰和不能很好地为系统设计服务等问题.针对这些问题,提出了基于功能建模的FMEA方法,并给出了分析步骤.以某型舰船航行任务系统为例,应用基于功能建模的FMEA方法进行了分析,验证了该方法的科学性和有效性.     

IMM-EKF雷达与红外序贯滤波跟踪机动目标

雷达与红外数据融合能够实现信息互补,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力.为了解决空中目标高速机动时,单一模型的雷达/红外序贯滤波跟踪发散的问题,提出了一种基于序贯滤波和交互多模型的雷达/红外融合跟踪机动目标的方法,通过在雷达与红外序贯滤波融合中引入交互多模型来跟踪机动目标.仿真结果表明,该方法与基于最优数据压缩的雷达与红外传感器融合跟踪机动目标相比,跟踪精度明显提高,是一种雷达与红外传感器融合跟踪机动目标的有效方法.     

慢刀伺服加工环曲面的刀具路径规划方法

如何规划刀具路径、进而获得高质量的数控加工代码,是应用慢刀伺服技术加工环曲面的关键技术之一。提出了基于等距面规划刀位点轨迹的刀具路径规划方法,推导了外凸环曲面的面形方程及其等距面方程,对比分析了两种导动曲线及两种数据点离散方法,优选了刀具路径规划方案,应用VB.net语言编写了慢刀伺服加工环曲面用数控代码生成软件,在Vericut平台上对数控代码进行了仿真验证,直观地展示了虚拟加工面相对理论曲面的残留区域,仿真结果验证了方法的可行性。结果表明:将外凸环曲面方程中的非一次常数项a变为a+r_d,即得到外凸环曲面的等距面方程;所提刀具路径规划方法适用于慢刀伺服加工外凸环曲面;该方法对应用慢刀伺服技术加工其他面型的光学镜面具有借鉴价值。     

基于马氏距离的飞行缺失数据估计方法

针对基于欧式距离的最近邻居的缺失值估计算法的不足,提出了一种基于马氏距离的估计算法来估计飞行数据集中的缺失数据.该算法通过飞行数据之间的马氏距离来选择最近邻居数据,并将已得到的估计值应用到后续的估计过程中,然后采用信息熵来计算最近邻居的加权系数,得到缺失数据的估计值.仿真结果表明该算法优于基于欧式距离的最近邻居缺失值处理算法,是一种有效的飞行数据缺失值估计方法.     

基于梯度直方图的交叉点检测方法

提出基于梯度直方图的交叉点检测方法:统计像素点邻域梯度信息生成特征描述子,通过判定准则筛选候选交叉点,基于欧氏距离对候选交叉点进行聚类后,利用灰度加权法定位图像交叉点坐标.仿真实验验证了算法的正确性与可行性,结果表明:该方法适用于交叉角为65°～90°范围内的交叉点检测,定位精度优于0.6像素,检测率大于90％;该方法...