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通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。 相似文献
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空间机器人系统的机械臂和基座之间存在着动力学耦合,为了保证笛卡尔路径规划的同时可以调整基座的姿态,文章以冗余自由度空间机器人为研究对象,首先建立了空间机器人系统的运动学方程;由于存在一定的冗余度,通过将基座姿态运动方程与广义雅可比矩阵组合得到扩展后的雅可比矩阵,实现了基座和机械臂运动的协调规划;最后讨论了基座姿态无扰路径规划,并与零空间法进行了对比。建立平面三自由度空间机器人系统,分别采用零空间法和扩展雅可比矩阵法进行了基座姿态无扰路径规划和基座姿态跟踪路径规划,仿真结果验证了方法的有效性。 相似文献
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在对液体火箭发动机试车数据进行聚类分析时,为解决故障数据样本与正常样本类间差异不大的问题,引入最大散度差准则,提出基于最大散度差的聚类算法MSD-CA.该算法以散度度量样本间的相似性,使样本的类内散度最小化和类间散度最大化同时进行.在此基础上,应用模糊理论对最大散度差准则进行模糊化,提出基于最大散度差的模糊聚类算法MS... 相似文献
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针对雷达航迹数据特征提取不充分使得对空中目标分类识别准确率低的问题,提出了一种航迹数据高维特征矩阵提取方法.首先从机动性、巡航性、飞行区域以及高阶特征进行航迹数据分析,进而在不同维度统计数据特征、提取多维航迹数据特征参数,最终形成航迹数据高维特征矩阵.通过实测航迹数据实验表明对特征提取充分,多类机器学习方法验证识别率统计均值为92.4%,证明了本文算法的可行性与稳定性,该方法可作为提升航迹目标识别准确率的有效手段. 相似文献
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为了解决传统模糊聚类算法对单一隶属度依赖较重的问题,设计了一种直觉模糊聚类算法,运用于导弹打击目标规划领域;该算法首先根据目标的原始数据矩阵,利用隶属函数和非隶属函数,计算得出直觉模糊特征量矩阵;然后利用直觉模糊相似度和相异度,计算得出相似矩阵,再进行合成运算求得等价矩阵;最后根据设定的置信度,进行聚类分析。经实例仿真计算,该算法能够较好地按照规划标准对目标规划分类,规划结果的准确性有了大幅的提高。 相似文献
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基于压缩感知理论研究了曲线合成孔径雷达的曲线孔径优化和目标三维特征提取。在建立曲线合成孔径雷达回波信号稀疏表示模型的基础上,基于压缩感知采样矩阵设计的不相关原则,给出了曲线孔径优化设计的评价准则,并利用基于全局优化的基追踪方法实现了目标三维特征提取。仿真结果验证了孔径优化评价准则的正确性和基追踪方法在目标特征提取处理中的有效性。 相似文献
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