现代防空系统中目标识别算法研究之一

建立一套基于目标运动特性信息的目标识别模型,并利用层次分析法,研究权系数的取值问题,解决了比较棘手的权系数取值的定量化问题,使得取值更加合理和科学。     

一种有效的常规雷达目标识别方法

基于小波变换和进化网络提出一种有效的常规雷达目标识别方法。即首先利用 Mallat算法对雷达目标一维距离像进行特征提取和压缩 ,然后在进化规划的基础上提出一种混合进化算法来优化设计由多层前向网络构成的分类器。实验结果表明 ,整个目标识别系统的结构简单 ,同时具有较好的推广能力     

战场目标声/震侦察与识别

介绍了一个采用被动侦察体制的多传感器侦察系统。在研究了地面战场典型目标的噪声场和地震动场产生机理的基础上 ,对战场目标噪声信号和地震动信号进行功率谱估计 ,分析了各种目标的线谱特性。设计了拓扑结构合适的 BP神经网络分类器 ,可以有效地分类识别战场典型目标     

基于运动状态和敌我属性的空中目标融合识别

研究了基于实时跟踪器的空中目标航迹身份识别问题。从分析目标运动状态和敌我属性的不确定性出发 ,建立了空中目标身份统计模型 ;根据建立的模型 ,通过采用Dempster Shafer证据理论方法 ,对空中目标进行融合识别。仿真实验结果证明了模型和算法的有效性。     

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     

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。     

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。     

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％。