相关分析在地面化学爆炸声源分类识别中的应用

在探讨地面化学爆炸声源识别方法的实践中,对比试验了基于相关分析的模板匹配法和特征相关法,表明特征相关法在分类识别能力,特征库建立及占用容量,经济投入和工作量等都优于模板匹配方法。     

关于电教教材的美学思考

在阐述电教教材美学价值的基础上,分析了电教教材的主要美学特征,并提出了电教教材编制人员应具备的美学素养及电教教材三维结构的要求。     

基于神经网络的特征结构提取

本文在详细讨论特征结构提取问题的能量函数表示的基础上,通过对该能量函数表示的适当变换和整理,高阶关联非线性连续时间神经网络被引入到特征结构的提取问题中。这种方法直观、明了,它将所要提取的特征结构与网络稳定时的输出直接对应起来,可对特征结构进行自适应跟踪、估计,这为特征结构的提取提出了一个新的方法。     

机械故障自动特征向量提取与智能识别系统

有效特征向量的提取和状态识别是设备状态监测与故障诊断中的关键技术.近年来,国内外非常重视特征参量有效性的研究和模式识别方法的探讨.笔者介绍了“机械故障自动特征向量提取与智能识别系统”的设计、结构与功能、实现方法及其应用.     

一个基于知识的航空影像目标自动识别系统

本文提出了一个基于知识的航空影像目标自动识别系统 ,系统采用结构化的黑板模型 ,专家知识不仅用来指导高级的目标识别 ,也用来指导低级的图像分割 ,本文还研究了一种不确定性知识的表示方法和推理模型 ,知识用产生式规则和过程表示 ,实验证明该算法对航空影像中目标的识别是有益的。     

变换自适应算法实现特征矢量谱

特征矢量法是分辨相关信号源的一种有效算法。该算法需求出阵列接收信号空间相关矩阵的最小特征矢量。本文在梯度法与空间三角格型法基础上,提出了一种新的算法:变换自适应法。此法通过一个变换,将求矩阵最小特征矢量的问题转换成求最大特征矢量,从而避免了矩阵求逆这一繁杂过程。理论分析以及计算机仿真结果均表明,该算法在计算量和收敛速度方面具有相当的优越性。     

基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪

空中强机动性目标在视频中表现出运动形变剧烈、运动规律难预测且背景特征不明显不稳定等特点,传统的检测跟踪算法不能有效地对其实施检测跟踪.为解决上述问题,提出一种不依赖于帧间运动特性的基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪算法.首先,利用提升框架实现图像的小波变换,得到目标的高频分量信息.然后,对高频分量进行融合,并提出了目标特征增强的方法,完成单帧图像的目标检测.最后,实现视频序列的实时跟踪.实验结果表明,该算法能够实时、准确地对空中背景下的强机动性目标进行检测跟踪,有效地解决了目标运动形变剧烈、某些帧中存在遮挡而造成后续帧失跟等跟踪困难.     

怎样鉴别失效的农药

（一）直观法：先看产品是否过了有效期。农药有效期一般是从产品日期算起,时间为2年。过了有效期,农药就会变质失效。在有效期的产品,要看外观特征变化。粉剂农药如果已明显受潮结块,药味不浓或有其他异味时说明已失效：乳剂农药要先将药瓶静置观察,如果药液浑浊不清或出现分层或有沉淀或有絮状悬浮物等现象时,表明药剂失效的可能性很大。[第一段]     

自组织特征映射在柴油机振动信号模式分类中的应用

通过分析柴油机在磨合期、不同摩托小时和拉缸等典型状态下的振动信号样本,计算出各类样本在幅域、时域和频域的特征参量,按照类别可分离性判据进行特征选择,寻找出能够代表发动机不同状态的有效特征参数,同时降低特征向量空间的维数,最后利用自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Map)进行发动机不同状态的分类.分析结果表明,SOFM能够对各类模式进行有效的分类,准确率达到92%以上.