径向特征下的改进三角形星图识别算法

三角形星图识别可靠性与可操作性较强,目前仍在广泛使用,但是三角形星图识别算法存在冗余匹配和误识别。通过星点的几何分布构建星点的径向特征量,依据径向特征量对星图进行初始识别,将拍摄星点的识别结果限定在数颗导航星上。在初始识别的基础上,运用三角形星图识别算法再次进行识别,使三角形星图识别更具针对性,同时提高识别的正确性。实验结果表明,采用基于径向特征的改进三角形识别算法,星图识别的准确性和针对性都得到了提高。     

小波分析在电子装备供电设备故障检测中的应用

新型电子装备供电设备封装性能好,可及测点少,故障检测和诊断难度大.在分析供电设备声信号产生机理的基础上,提出了一种利用小波分析理论对声信号进行处理,实现非接触、不解体故障检测与诊断的方法.论证了频带能量分析法和极大值分析法提取故障特征信息的可行性,并给出了故障特征参数算法.实验证明,该方法能有效地检测和诊断故障.     

四元数的实矩阵表示

四元数代数在计算机图形学、现代物理学、卫星的姿态表示等领域中都扮演着重要角色,从数学角度对四元数进行彻底研究是有价值的,但是,由于不可交换性,四元数并不像人们期望的那样易于掌握。处理四元数的方法之一是把它们等同为实数矩阵,其中各位置上的元素当然是可交换的。这样的"等同"实际上是从四元数代数到Rn×n的代数嵌入。研究了从四元数代数到Rn×n的代数嵌入问题,给出了把虚单位映成带符号置换矩阵条件下的所有可能的代数嵌入。我们用的方法是去考虑四元数代数生成元(即虚单位)的象。我们考察这些象的性质并确定有哪些实数矩阵满足它们。然后,我们运用群作用的语言化简了问题。我们得到的结论是有趣的:决定着嵌入的那些关键性的矩阵对是由的实数矩阵对构成的。而这样的矩阵对本质上只有两对。     

基于物理模型的行星轮系特征提取与评估方法

特征提取与评估是损伤检测和故障预测的基础。针对2K-H行星轮系缺齿损伤,建立了行星轮系的损伤模型,通过分析模型的仿真信号,提出了基于主频边带、小波变换和经验模式分解的多种损伤特征,并采用双样本一致性检验方法对所提取损伤特征的分类能力进行了评估,采用含噪声的仿真信号和试验数据对损伤特征进行了验证。验证结果表明,所提取的损伤特征均具有较强的分类能力,其中主频边带特征的分类性能最优。     

某型导发架通用测试系统软件复用性设计

测试软件的复用性是摆在测试界面前亟待解决的重要问题。运用统一建模语言(Unified Modeling Language,UML)对测试软件进行建模,包括:测试系统的类图、软件功能分解、功能子系统的上下文模型、测试软件需求特征树以及软件功能子系统的顺序交互视图。在Visual C++6.0环境中,采用"应用程序框架+可复用构件"开发方式,实现了基于可复用构件的某型导发架测试系统应用软件组装,成功解决了导发架测试领域内同一系列产品间测试软件的可复用问题。     

判决特征选择的快速人脸识别算法

为了在确保识别精度的条件下提高人脸识别的速度,提出了判决特征选择算法(SVM-DFS).针对多类分类问题,判决特征选择算法根据统计学习理论使用支持向量机来实现特征选择,根据全概率定理把特征选择和多类分类集成到一个统一框架.在UMIST和FERET人脸数据库上的实验表明:SVM-DFS算法可以用来挑选对分类最有用的特征,这些挑选出来的特征具有明显的物理意义.使用判决特征选择方法不但可以加快分类器的响应速度,而且不降低分类器的泛化能力.     

自组织特征映射网络在目标分类识别中的应用

为了在日趋复杂的空战环境中准确分析出目标的类型,以达到辅助决策之目的,采用自组织特征映射网络来对目标进行分类识别.首先提取影响目标识别的类特征,然后对其预处理.在此基础上建立SOM网络目标识别模型,并利用SOM网络算法实施无监督的自组织学习.在学习的过程中,通过不断调节网络节点间的权向量,来实现目标聚类.最后,通过仿真验证了该方法在目标分类识别中的可行性和实用性.     

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.     

论英语中的类比构词

类比构词是指通过仿照原有的同类词创造出其对应的词或近似词的构词方式。类比构词法是当今英语词汇发展与增加的重要途径之一,在构词中极具孽生能力。本文以词的语义理据（Semantic Motivation）理论为依据,从英语类比构词的语义构成、常见构成类型、语体特点几方面分析了类比构词。     

火炮驻退机状态评估中的特征提取方法

人工后坐条件下各检测参数受驻退机技术状态变化影响较小,为准确评估火炮驻退机的技术状态,需要从检测参数中提取科学有效的指标特征。利用人工后坐在线检测设备中推炮速度可调和高分辨率数据采集卡的优势,将对驻退机磨损比较敏感的液压阻力参数从可测的后坐阻力中分离,基于模板匹配的思路建立了液压阻力模板曲线。对不同技术状态驻退机的液压阻力曲线与模板曲线进行了相关性分析,并对驻退机磨损特征参数进行了有效提取。其结果作为驻退机模式识别中的评估指标,可使驻退机技术状态评估更加精确。