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。     

改进的Fisher准则及其在语音聚类中的应用

针对传统的Fisher准则在聚类分析方面的不足,提出了一种新的修正的Fisher准则。通过重新定义类内方差,得出最大Fisher值与最佳聚类数目的对应关系,从而预测出最佳聚类数目。通过对语音库中语音段落的说话者组成结构进行分析,证明了修正后的Fisher准则能有效地优化聚类分析,并显著提高了说话者组成结构分析结果的精度。应用基于修正后的Fisher准则的LBG聚类算法,能为语音操控系统中无监督的说话人自适应提供更可靠的说话人模板库。     

水基防锈液防锈性能的介电谱测定

阻抗频段的介电谱在金属腐蚀/缓蚀研究领域有良好的应用。为解决水基防锈液防锈性能常规检测方法实验用时长与结果误差大的问题,利用基于AD5933的介电谱仪和平面叉指电容传感器检测水基防锈液防锈性能。对样品介电谱进行直观分析,发现防锈性能好的样品,其介电信号更强烈;通过系统聚类算法分析,可快速区分样品防锈性能强弱和防锈剂类型;系统聚类算法与标准方法有一定的相关性,但二者所得结果的等级划分难以一一对应。实验结果证明,介电谱技术能够为水基防锈液防锈性能的定性检测提供快速且简便的新方法。     

基于K-means-RBF的机载传感器评估

针对传统RBF神经网络存在的高维数据学习训练问题,采用K-means聚类算法设计RBF神经网络数据中心,建立基于聚类RBF神经网络的机载传感器精度评估模型,运用改进的RBF神经网络对机载传感器系统进行精度评估研究.仿真研究结果表明,与传统RBF神经网络评估算法相比,该算法有效减少评估时间,提高预测精度,表明算法是合理和有效的.     

基于模糊椭圆聚类的火炮射击精度分析

考虑到对于大规模炮兵部队的应用,如何提高炮兵火力运用的效率,特别是充分发挥大规模炮兵部队的应用效能,具有重要意义.提出根据对不同火炮散布误差的聚类分析,可以指导编组具有相似射击误差特性的火炮,形成火力单位,从而更加有效地执行火力任务.针对火炮散布椭圆特性,采用一种基于模糊椭圆的聚类方法.针对某地实弹射击数据实验表明,该方法是有效的.     

军用飞机采购价格的RBF神经网络预测

分析了现代军用飞机采购价格估算中存在的问题.应用基于k-均值聚类算法的RBF神经网络建立了军用飞机采购价格预测模型,并采用该模型对某型军用飞机采购价格进行了预测.与多元线性回归和BP神经网络的预测结果对比,建立的新型军用飞机采购价格预测模型具有更高的预测精度,为军用飞机采购价格预测提供了一种新的有效方法.     

一种新的高分辨率SAR图像目标自动鉴别方法

目标鉴别是SAR图像目标识别系统的关键环节,用以消除预筛选阶段因异常检测产生的大量虚假的感兴趣区域切片。针对目标鉴别问题,提出了一种新的目标自动鉴别方法,首先对CFAR检测的结果做基于面积特征的预鉴别处理,而后对获得的ROI目标切片提取鉴别特征,并在特征分析的基础上设定特征判决阈值,实现序贯鉴别处理。利用X波段SAR图像数据检验了上述方法,给出了鉴别输出的ROI切片。     

聚钛碳硅烷的结构与性能研究

通过聚碳硅烷与四丁氧基钛的反应。可以制得含钛碳化硅纤维的先驱体聚钛碳硅烷。反应物配比(Ti(OBu)_4)/PC 将直接影响产物的结构与性能。随这一比例的增加,聚钛碳硅烷的可纺性与熔点将有规律地变化。这可归因于以—Ti—O—为桥的交联结构和以—Ti(OBu)_3为侧基的悬挂结构的形成。本文研究了聚钛碳硅烷的结构与性能的关系,并以具有良好成丝性的PTC-0.02与PTC-0.04为先驱体,制得了含钛碳化硅纤维。     

基于模糊聚类的雷达信号分选

为克服传统信号分选算法的局限性,采用了基于模糊聚类分析的雷达脉冲信号分选方法。首先介绍了模糊聚类的基本原理和具体步骤,利用熵权法对不同雷达信号特征参数增加了加权系数,其次建立了有效性评价模型来确定最佳聚类,并进行了信号分选仿真实验。利用该方法进行模糊聚类时无需设置阈值,仿真结果证明分选方法的正确性,验证了此方法的有效性和可行性。该方法能够处理多个雷达脉冲信号,是一种解决多脉冲信号分选问题的新途径。     

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