基于动态时间规整算法的车辆目标分类研究

将动态时间规整(Dynamic Time Warping)算法应用于地面车辆目标的分类识别中。基于微多普勒效应原理,建立了轮式车辆和履带式车辆雷达回波模型,对两种车辆目标微多普勒信号的差异性进行了分析,并结合实测数据,验证了理论分析的正确性。在杂波抑制及速度归一化处理的基础上,利用动态时间规整算法,将提取出的车辆目标的累积失真距离作为目标分类识别的依据,实现了轮式车辆和履带式车辆的自动分类。基于实测数据的实验结果表明,该方法在不同信噪比条件下都具有较好的分类性能。     

基于单一聚类方法的航空器相撞HFACS诱发模式分析

为了有效防控航空器相撞事故的发生,保证航空系统安全、有序和高效运行,提出一种基于单一聚类过程的人为因素分析分类系统(HFACS)诱发模式分析方法。在该方法中,首先,根据航空器相撞的具体特点建立了HFACS。然后,利用HFACS对发生的航空器相撞事故/事故征候进行量化,构建历史信息的数据表。最后,采用单一聚类方法对得到的数据表进行诱发模式分析,识别出重要的诱发模式及模式中包含的重要影响因素,并据此提出防相撞的管控措施。实例分析表明,所提出方法的实现过程简便,定性定量结合,形式易于理解,分析结果也更加贴近实际,对于提升防相撞的管理和决策水平,防范航空器相撞及减少造成的损失具有重要的实用价值。     

通用装备机液系统综合检测试验平台综合信息管理系统设计与实现

探讨了通用装备机液系统综合检测试验平台综合信息管理系统在网络和功能结构、信息处理流程、数据分类和数据结构、数据传输接口等方面的设计方法,该设计方法在通用装备机液系统综合检测试验平台综合信息管理系统项目中进行了应用,取得了良好效果,为类似的综合管理信息系统的设计探索了一条有效的路径。     

炮兵指挥系统一体化目标分类方法

在对我军炮兵指挥系统的目标分类现状进行分析的基础上,阐述了建立目标分类标准的重要意义.详细说明了目标分类的原则、考虑因素以及方法,参照全军-体化指挥平台的相关要求制定了炮兵指挥系统目标分类的初步方案,为建立炮兵指挥系统目标分类标准奠定了基础.     

一种舰船目标一维距离像识别的新方法

提出了一种基于傅里叶-梅林变换和二叉树支持向量机相结合的舰船目标一维距离像识别方法。该方法充分利用了傅里叶-梅林变换具有的时移与尺度不变性和支持向量机在小样本分类中的优势,可以改善目标的特征稳定性,提高识别性能。针对多类舰船目标的识别,提出采用聚类分析中的均值距离来生成二叉树,将分类器分布在各个节点上,构成了多类支持向量机,减少了分类器数量和重复训练样本的数量。对4类舰船目标仿真实验的结果表明,该分类方法具有较高的识别性能、较快的识别速度。     

基于深度森林的网络流量分类方法

随着网络应用的迅猛发展,流量分类在网络资源分配、流量调度和网络安全等诸多研究领域受到广泛关注。现有的机器学习流量分类方法对流量数据特征的选取和分布要求苛刻,导致在实际应用中的复杂流量场景下分类精确度和稳定度难以提高。为了解决样本特征属性的复杂性给分类性能带来的不利影响,引入了基于深度森林的流量分类方法。该算法通过级联森林和多粒度扫描机制,能够在样本数量规模和特征属性选取规模有限的情况下,有效地提高流量整体分类性能。通过网络流量公开数据集Moore对支持向量机、随机森林和深度森林机器学习算法进行训练和测试,结果表明基于深度森林的网络流量分类器的分类准确率能够达到96. 36%,性能优于其他机器学习模型。     

对社会单位实施消防监督分类管理的探索与实践

在分析对社会单位实施消防监督分类管理必要性的基础上,结合工作实践,就如何对社会单位实施消防监督分类管理进行探讨,以期提高消防监督效能,推进消防工作社会化。     

卡方分布参数检验的多门限空海目标分类方法

目标高度是空海目标分类的重要特征.机载雷达测高精度不高,特别是对远距离目标的测高精度更差,因而利用机载雷达提供的高度信息进行空海目标分类存在很大的不确定性.为了能有效地利用机载雷达提供的高度信息进行空海目标分类,提出了一种基于卡方分布参数检验的多门限空海目标分类方法.首先,基于假设检验的思想,给出了空海目标分类判别函数,并采用了多门限决策方式;然后,结合统计理论给出了各门限的设置,并对算法进行了仿真;最后,讨论了该方法在实际中的应用.     

基于块分类的快速分形图像压缩

针对分形图像压缩编码时间长的问题 ,提出基于块分类的分形图像压缩算法 ,实验结果表明 ,该方法相对于经典的Jacquin分形图像压缩算法 ,压缩比得到提高 ,压缩时间提高近 10 0倍。     

基于支持向量机的多分类军事目标识别应用

针对现代战场信息化程度的不断提高,电磁环境日趋复杂,侦查目标难以准确地识别情况,提出了运用支持向量机多分类器对军事侦查目标进行有效识别.结构风险最小化地支持向量机分类方法是小样本情况下统计机器学习的经典,具有速度快、泛化能力强等特点.用该算法建模军事目标的识别问题,达到了较高的识别准确率.所以应用在对侦查目标的识别上具有良好的效果,在军事应用上有较广阔的前景.