基于BP神经网络的空中目标识别方法

提出了一种利用BP神经网络用于空中战机目标识别的方法.首先,分别用300张不同姿态的F-16和F-22战斗机图片建立样本图库.其次,利用不变矩理论,提取图片的不变矩作为神经网络的输入量,分别采用基本梯度下降算法、有动量和自适应学习速率梯度下降算法和Levenberg-Marguardt优化算法训练BP网络.然后从样本图库中随机抽取两种型号飞机图片各30张作为空中打击目标进行识别,结果表明采用LM优化算法的BP网络具有一定的抗噪声能力.     

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.     

多特征的UAV快速目标识别算法仿真

针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察图像快速目标识别问题,重点展开基于多特征的UAV快速目标识别算法的仿真研究。算法结合图像的不变矩特征和SIFT特征,首先用不变矩特征构造适应度函数并利用遗传算法的全局搜索能力,在侦察图像中进行搜索,快速提取出可能包含目标的感兴趣区域(ROI,Region of Interest);然后采用尺度不变特征变换算法(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)在ROI区域中进行匹配识别,从而确定目标的精确位置。仿真结果表明:算法具有较强的鲁棒性,能有效地识别飞机目标并显著减少识别时间,为UAV系统提供了一种近实时的目标识别方法。     

一种灰度图象中的小目标识别方法

介绍了一种基于目标灰度门限和目标之间灰度距离门限的区域自动阈值检测法,用该方法检测提取出灰度图像中包含目标的小区域。然后利用传统的门限自动选择方法找到合适的门限,利用该门限值对所获目标区域进行二值化以得到目标,然后采用改进不变矩方法提取目标特征并采用优化BP神经网络进行识别。该方法经实验验证,效果较好。     

基于不变矩和角点特征的目标识别*

在基于图像的识别系统中,图像发生几何变化或目标被部分遮挡会给识别带来困难,这时必须根据具体情况提取合适的目标特征。基于矩原理,运用Harris多尺度角点检测及SIFT(Scale Invariant Feature Transform)描述算法,研究了基于不变矩和角点特征的目标识别算法。两种特征都具有平移、旋转、尺度不变性。仿真分析表明,在理想情况下,利用不变矩可以获得较高的识别率;而当目标被部分遮挡时,角点是一种有效的识别方法     

基于卷积神经网络的无人机侦察图像去雨算法

提出了一种改进的无人机侦察图像去雨算法,该算法采用双边滤波和引导滤波相结合的方法提取有雨侦察图像的高频子图。根据无人机侦察图像中一般存在天空、地面等纹理相对平滑区域的特点,提取侦察图像中的纯雨区域。最后,将提取的纯雨区域作为训练样本,输入卷积神经网络中进行训练,提取图像特征信息,得到卷积神经网络的最优参数,完成神经网络训练,得到去雨侦察图像。通过仿真实验表明,该算法能够有效去除雨线对无人机侦察图像的干扰,提升侦察图像质量,具有一定的军事应用价值。     

改进的萤火虫算法优化BP神经网络及应用

针对传统萤火虫算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题,将传统的固定搜索步长修改为与个体分布密度相关的自适应调整步长,提出了自适应步长萤火虫算法。将自适应步长萤火虫算法和BP神经网络结合,通过自适应步长萤火虫算法寻优,获取BP神经网络最优的权值和阈值,并将其作为BP神经网络的初始参数进行训练,以提高BP神经网络的训练精度和速度。以弹道导弹突防效能评估为例,构建突防效能评估指标体系,建立基于改进BP神经网络的弹道导弹突防效能评估模型。算例分析和仿真试验表明,采用自适应步长萤火虫算法优化的BP神经网络计算结果准确率高、收敛性强,在弹道导弹突防效能评估中具有推广应用价值。     

时频图像二维EMD分解在LPI信号识别中的应用

针对LPI信号分类识别问题中,时频图像受噪声干扰严重的问题,提出了一种基于二维快速经验模式分解(FBEMD)的图像降噪算法,并利用该算法实现对LPI信号的分类。首先利用时频分析方法,获得待分类信号的时频分布图像;使用二维EMD分解算法对图像降噪;截取包含时频信息的图像部分,通过主分量分析法提取特征矢量;最后采用RBF神经网络完成信号的分类识别任务。对常见的LPI雷达信号进行仿真,结果表明较低信噪比情况下,该方法仍能获得较好的分类结果。当信噪比为-2 d B时,采用二维EMD降噪算法,平均正确识别率能够达到93%。     

模拟退火优化BP神经网络在航向控制系统中的应用

目前,广泛运用于神经网络中的误差反向传播算法(BP算法)训练时间较长,且易陷入局部最优.为了克服BP算法的固有缺陷,文中提出了在BP算法中加入模拟退火算法权因子.在航向控制系统中进行了仿真,数据显示该算法比单纯BP算法更能优化控制器性能参数和全局搜索能力,收敛速度更快,精度提高比较明显.     

基于SOFM神经网络的SAR图像目标识别

在SAR图像的识别中,传统的识别方法必须提前知道所有目标的类别,不能对任意的目标进行识别。通过分析SAR图像的特点,选取了一组由Hu不变矩和由三角函数生成法导出的5个新的不变矩组成的特征向量。利用自组织特征映射(SOFM)神经网络对目标进行了聚类分析。实验表明,选取的特征向量能够较准确地描述目标,且SOFM神经网络能够自适应,自组织地对目标进行聚类。同时,用测试图像对训练好的网络进行了测试,得到了较为理想的识别效果。     

谈MIS系统的体系结构

体系结构是计算机系统及其组件的物理构造或设计方案 ,文章探讨了 3种典型的体系结构在MIS系统中的应用。     

油罐火灾泡沫灭火剂用量实战系数研究

通过统计我国典型油罐火灾案例,计算出实际火场的泡沫灭火剂实战系数,提出了油罐火灾泡沫灭火剂实际用量的3个影响因素:泡沫飞散罐外因素、着火油罐内部影响因素、气候影响因素。采用层次分析法建立了泡沫灭火剂用量评价数学模型,再将数学模型计算得到的结果与统计得到的实战系数进行对比,分析误差,有助于消防部队在火灾现场更加科学、合理地调用泡沫灭火剂。     

拖曳声纳鱼雷的航行动力学模型等价性研究

给出了拖曳声纳鱼雷的动力学仿真与控制算法,采用计算效率较高的离散和递推的方法,算法以f1=fn=0为边界条件进行校核,当该条件满足时,就得到了系统的真实运动.加速度修正方法及搜索方向由优化方法给出,在此动力学模型的基础上,也可以获得封闭的解析式方程,只不过系统方程随n的增加会相当复杂.同时给出了基于Gauss原理的方法,并证明了它们之间的等价性.     

从言语的语言学看翻译的多相面对等

本文从言语的语言学出发寻求和翻译的对等面。翻译是一种跨文化的信息交流与交往传播的活动,研究的是使用中的语言即言语,言语的语言学以言语为研究对象,因此言语的语言学应作为翻译的语言学基础。基于上述理论,本文从言语的语言学的语义、语用和文化三方面寻求和翻译的静态、动态和文化对等,使翻译活动更具实践意义。     

TETRA直通模式移动台协议仿真

作为 TETRA 通信的一种方式,TETRA DMO 使得 TETRA 移动台在没有设置基站以及基站覆盖范围之外的地区、系统出现故障或过载以至难以快速接人时可以不经过网络基础设施直接进行相互的通信,从而降低了移动台通信对基站的依赖性,扩展了移动台通信的地理范围。文中首先依照协议对直通模式移动台通信方式和呼叫接续过程进行了介绍,并描述了利用工具 SDL and TTCN suite 4.5对其中的电路模式呼叫流程编程、仿真的过程,最后对仿真的结果进行了简要说明。     

光纤弯曲损耗的研究

利用光线理论研究光纤弯曲损耗与弯曲半径、纤芯折射中以及包层折射率的关系。     

军用物联网研究综述

物联网是近两年的研究热点,当前,军用物联网的发展尚处于起步阶段。提出了军用物联网的概念,研究了军用物联网关键技术,阐述了军用物联网在作战训练、后勤保障、武器装备等领域的应用,展望了军用物联网研究工作中将遇到的挑战及应对方法,为军用物联网的技术研制、公共支撑环境和应用示范服务提供借鉴。     

卫星对水面航渡阶段潜艇的探测概率分析

利用遥感手段实施对潜探测已对潜艇保持隐蔽性构成了严重威胁。基于对各种类型相关卫星的参数和探测能力的分析,计算出在不同气象条件下、不同出航时间时卫星对远航潜艇的水面航渡阶段的的探测概率。这对分析潜艇远航暴露的原因、制定合理的远航计划都具有一定的参考价值。     

COFF 文件装载机制的研究

结合通用的ＣＯＦＦ目标文件格式,研究了系统加速板执行文件的加载及运行控制机制,阐述了加载ＣＯＦＦ文件的思路和实现方法。文中还设计了能有效提高系统效率的文件预装载机制,讨论了这一机制的原理和具体实现。     

公安高校教学质量监控体系的构建

公安高校教学质量监控体系的构建,必须坚持科学的思路和原则,构建监控目标系统、监控组织系统、监控内容系统、监控方法系统、监控制度系统和监控信息系统,并保证整个体系的良性运行。