一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

ATR算法原理分析

随着现代微处理器和大规模集成电路、集成光路的发展,自动目标识别（ATR）算法技术在现代防御系统领域中具有越来越重要的作用。文章归纳了目标表示方法,着重对ATR算法──一统计模式识别算法、模板相关算法、基于模型的算法、人工神经网络算法,进行了概述和综合理论分析,并得出了一些有用的结论,为ATR系统学科的发展和应用奠定基础。     

自组织特征映射神经网络用于非特定人语音识别

本文就Kohonen自组织特征映射神经网络模型采用其基本学习算法直接用于孤立字非特定人的语音识别时所存在的不足进行了改进。大量的实验结果表明,改进后的方法对得到良好的映射圈和提高识别率具有积极的作用。     

Fisher线性分类器在两类化学爆炸声源识别中的应用

对两类问题地面化学爆炸声源实时识别,按Ｆｉｓｈｅｒ准则设计线性分类器,采用理论训练、部分实验修正的方法建立判别函数系数,证明具有较强的分类能力。此外,它结构简单,计算,判别速度快,成本低,占用机时少。     

滚动轴承故障智能诊断系统的研究

本文结合“滚动轴承故障智能诊断系统”的科研课题,介绍了智能诊断系统研制过程中轴承故障特征频率的近似计算、智能诊断报警参数的确定、报警门限值的确定、趋势预测及实验诊断结果分析。     

利用多层神经网络实现核爆/非核爆的模糊综合评判方法

着重讨论了模糊综合评判与ＢＰ网络结合的原理,构造了一个可实现模糊综合评判的ＢＰ网络,并将其用于核爆／非核爆识别。以美国ＮＢＤＳ的软件判据为基础,检验了识别的效果。结果表明,对实测９个核爆样本均能正确识别,对模拟产生的３５个核爆非核爆样本,误识２个,总的正确识别率达到９５．５％。     

表格/文本图像歪斜度检测方法

在表格处理和光符识别软件中．歪斜图像校正是一项重要的预处理技术。针对文本和表格图像,本文提出了一种基于线条检测模型的高精度、快速的歪斜图像检测方法。