基于多尺度特征聚类算法的不确定目标检测

提出一种基于无样本的SAR图像目标检测分类方法。针对空战过程中难以获得大量SAR图像目标样本问题,采用基于全局CFAR的多尺度SIFT特征进行目标纹理描述,并针对特征维度较高及特征描述之间存在的冗余问题,通过PCA算法对其进行降维处理后,采用DBSCAN算法对潜在目标区域的多尺度SIFT特征进行分类实现目标检测。通过单一目标和多类目标图像进行实验验证,实验结果表明该方法具有一定的有效性和可行性。     

基于卷积神经网络的空中目标粗分类研究

空中目标的准确分类与识别是防空作战的关键环节。将卷积神经网络应用到空中目标粗分类任务。实验基于Alex Net卷积神经网络模型,并利用建立的小规模数据集进行微调训练,从而提取目标特征并进行分类识别。再和利用HOG特征的分类方法进行对比实验,发现前者具有较大准确率的提升。得出利用卷积神经网络提取的特征具有更强大的表示目标的能力,为进一步实现跟踪空中目标打下实践基础。     

公开承诺履职责 “创先争优”见行动

农六师芳草湖农场党委在开展创先争优活动中,把公开承诺作为重要环节和有力抓手,通过行之有效措施,使公开承诺成为联系职工群众的纽带,成为检验党组织、党员能力水平的标尺。广泛动员引思路分类指导重实效     

基于动态时间规整算法的车辆目标分类研究

将动态时间规整(Dynamic Time Warping)算法应用于地面车辆目标的分类识别中。基于微多普勒效应原理,建立了轮式车辆和履带式车辆雷达回波模型,对两种车辆目标微多普勒信号的差异性进行了分析,并结合实测数据,验证了理论分析的正确性。在杂波抑制及速度归一化处理的基础上,利用动态时间规整算法,将提取出的车辆目标的累积失真距离作为目标分类识别的依据,实现了轮式车辆和履带式车辆的自动分类。基于实测数据的实验结果表明,该方法在不同信噪比条件下都具有较好的分类性能。     

基于单一聚类方法的航空器相撞HFACS诱发模式分析

为了有效防控航空器相撞事故的发生,保证航空系统安全、有序和高效运行,提出一种基于单一聚类过程的人为因素分析分类系统(HFACS)诱发模式分析方法。在该方法中,首先,根据航空器相撞的具体特点建立了HFACS。然后,利用HFACS对发生的航空器相撞事故/事故征候进行量化,构建历史信息的数据表。最后,采用单一聚类方法对得到的数据表进行诱发模式分析,识别出重要的诱发模式及模式中包含的重要影响因素,并据此提出防相撞的管控措施。实例分析表明,所提出方法的实现过程简便,定性定量结合,形式易于理解,分析结果也更加贴近实际,对于提升防相撞的管理和决策水平,防范航空器相撞及减少造成的损失具有重要的实用价值。     

把握知识经济时代特征,进行成人教育改革

知识经济时代对知识功能及其体现有了新认识 ,强调对知识的占有和分享。通过学习知识组织的方法 ,使知识得到再创造。成人学生知识的增长 ,结构化能力的形成 ,需要通过适应时代的学科教育来完成 ,从默认知识到明确知识 ,再将知识纳入到原有的知识结构中 ,内化为个体的内在素质     

多用户环境下信息系统的数据安全

本文针对多用户环境下信息系统设计过程中的数据安全性问题,提出对信息系统作子系统划分和子系统功能划分的两层分解思想,并根据实际开发的经验,总结防止非法访问数据库的手段和方法,设计建立信息系统用户体系和用户权限体系的过程与授权原理。     

基于椭圆滤波和RAT/FRT的雷达信号调制样式识别

雷达信号波形的调制样式识别方法是电子情报侦察领域的重要研究内容。针对线性调频(LFM)、二进制频移键控(BFSK)、相位调制(包括高阶巴克码(HOB)、弗兰克码(Frank)、P1、P2、P3、P4码)等多种脉内调制样式的雷达信号,提出一种基于模糊域椭圆高斯滤波预处理的波形增强表示方法,并结合拉东-模糊变换(RAT)和分数傅里叶变换(FRT)算法实现脉内调制类型的自动识别。仿真结果表明,该方法结构简单,易于工程实现,并具备较高的分类准确率和低信噪比下良好的鲁棒性。     

基于剪枝加权k-NN算法的雷达电磁行为识别

为了更好地实施电子干扰和欺骗,针对目标雷达电磁行为识别问题,提出了一种新的算法。首先,给出了雷达电磁行为的形式化表述,并在此基础上将各项属性参数进行预处理;然后,通过改进的k-最近邻分类算法(k-nearest-neighbor classifier,k-NN)对数据进行处理,从而对未知的雷达电磁行为进行识别。实验结果表明:改进的算法引入剪枝加权策略可加强其分类识别能力,在分类准确率和时间效率上较原算法有一定的改善,对于雷达电磁行为的识别是有效可行的。