基于PCA特征的快速SAR图像目标识别方法

目标识别是SAR图像解译的重要一环,受到广泛的关注,而实时性又是评估目标识别系统性能的主要指标之一.从实时的角度出发,提出了一种快速的SAR目标识别方法.该方法采用基于Hebb学习规则的主分量分析(PCA)进行特征提取,使用多层感知器神经网络(MLP NN)进行目标分类.实验结果表明,在维持较好识别性能的前提下,该方法具有内存需求少、运行速度快的特点,能用于实时处理.     

一种融入运动特性的显著性特征提取方法

针对复杂背景下图像序列中运动目标的跟踪前检测问题,提出一种融入运动特性的显著性特征提取方法,该方法综合目标的灰度、细节和运动等形成稳健的显著性特征,并得到一组显著性特征提取图.在这组图像中,具有这种多特征的区域得到加强,其他区域受到抑制,从而能够轻松地检测出可引起人类视觉注意的运动目标.由于该算法中的显著性特征来源于目标的多种底层特性,因此该算法具有很强的稳健性.实验证明,这种方法具有较强的稳定性和实用性,抗干扰能力强.从视觉效果的角度出发,能够较大地提高运动目标在复杂背景中的信杂比.     

试论公安现役高等院校办学特色

办学特色是高等学校生存发展的前提和办学优势的集中体现,也是形成核心竞争力的关键。公安现役高等院校突出办学特色,要着力创新办学理念,强化学科专业特色和人才培养特色。     

数据中心火灾危险性分析与防治对策

数据中心极其重要,一旦发生火灾,后果严重。为保证数据中心免受火灾危害,在介绍数据中心的特点的基础上,分析了其火灾特点及火灾危险性,提出了合理选择消防设施、加强电气防火、建立长效管理机制等防火对策。     

抗辐照MRAM研究进展

针对传统分块方法根据经验划分子块导致变量特征信息无法充分利用,其单一的建模方式忽略局部信息以及离线模型无法适应时变特性的问题,提出了一种KL (Kullback-Leibler) 散度多模块滑动窗口慢特征分析方法。在正常工况数据集中,利用KL散度来度量变量间的距离,同时引入最小误差平方和准则进行聚类,分成两个距离最小的子模块;在此基础上利用慢特征分析方法对每个子模块进行建模,结合滑动窗口对每次采样的数据进行更新,得到最优模型,分别计算监测统计信息,利用支持向量数据描述对故障监测结果进行融合,实现故障诊断。并将该方法应用于田纳西伊斯曼过程的监控中,得到了较高的故障检测率和较低的虚警率,验证了该方法的可行性和有效性。     

武警院校教务工作适应特色办学对策研究

在当前武警院校“深化教学改革,实施特色办学”的大趋势下,院校教务部门应充分发挥谋划作用,认真研究特色办学的总体思路;充分发挥指导作用,科学探索特色办学的实现途径;充分发挥管控作用,积极创造特色办学的有利条件;充分发挥协调作用,科学统筹特色办学的各种关系。     

基于径向基小波神经网络的装备保障方案评价模型

针对装备保障方案评价的实际问题,利用小波函数的多分辨率分析和逐层逼近能力,建立了基于径向基小波神经网络的装备保障方案评价方法。通过对装备保障方案中评价参数的量化,建立评价参数的样本库。将各种性能指标输入到训练好的网络,客观地评价保障方案的性能。以陆军防空旅装备保障方案为例,组织保障领域的专家对评价参数进行综合研讨,得到量化的参数值,然后使用新方法对其进行评价。仿真结果表明,径向基小波神经网络具有良好的非线性映射能力和泛化性能,能够比较准确地对装备保障方案做出评价。     

一种基于改进SIFT的图像盲取证算法

针对常见的复制粘贴篡改,提出了一种基于改进SIFT（Scale Invariant Feature Transform）的图像篡改检测算法。首先,把待检测图像划分成多个矩形的ROS（Regions of Suspicion）区域,利用改进的SIFT算法提取各个ROS区域的关键点;然后,利用马氏距离原理对特征点对进行筛选与匹配,通过直线将这些匹配点连接起来,对复制粘贴区域进行准确定位。实验表明,该算法不仅降低了运算复杂度,而且对篡改区域的平移、缩放,旋转、亮度调整等,都有很好的检测和定位效果。     

基于无线局域网MAC层DOS攻击的入侵检测

为了检测无线局域网MAC层的6种DOS攻击方式,提出一种基于Hybrid特征选择和支持向量机的入侵检测算法.该算法先用混合器模式的Hybrid特征选择算法提取8个识别攻击的流量统计特征,然后利用支持向量机对待检测对象进行识别分类.通过建立仿真环境对检测模型的检测效果进行统计验证,表明检测模型在具有较高检测准确率和较低的虚警率,能够有效地检测MAC层DOS攻击,具有实用价值.     

基于PSO-RBF神经网络的雷达目标识别

为提高雷达系统目标识别能力,对粒子群算法及RBF神经网络进行了分析。针对离子群算法(PSO)易陷入局部极小的缺陷,提出了基于自适应时变权重和局部搜索算子的改进PSO算法,并将该算法应用到RBF神经网络核函数参数的优化学习中,进行了雷达目标识别仿真实验。仿真结果表明,相对于标准PSO-RBF神经网络,改进算法不仅收敛速度快,且误差精度高,特别在干扰较强时,目标的识别率有较大提高。