基于ARM的嵌入式指纹图像处理技术研究

研究了特征提取方法和匹配算法;设计了基于ARM的嵌入式指纹处理核心模块,并将其应用于综合业务平台的用户身份认证系统中;具有自主版权的认证加载模式实现了对登录平台的用户身份验证,识别率达到了99.3%.结果表明,该方法能确保平台系统的安全.     

基于神经网络的柴油机技术状态主元信息提取方法

在柴油机技术状态监测时,表征其技术状态的特征参数有很多,合理提取状态主元信息是一项关键的任务。分析研究了人工神经网络的信息提取原理和方法。以某型坦克柴油机为例,通过柴油机性能检测试验测取了能够反映柴油机技术状态变化的典型特征,建立了O ja神经网络信息提取模型,提取了柴油机技术状态的主元信息。分析结果表明:提取的主元信息能够反映柴油机技术状态随柴油机使用时间的变化趋势。该方法为坦克柴油机的技术状态监测与故障诊断提供了有效手段。     

基于人工神经网络的特征压缩方法及应用

分析了人工神经网络特征提取方法用于特征压缩的原理,研究了多层网络的隐层提取模型、Oja网络模型和基于Sanger算法的网络模型,以坦克柴油机燃油系统典型故障的特征处理为例,采用Sanger算法对特征参数进行了压缩,实现了特征空间的约简。该方法有利于简化分类器的设计,对于解决复杂设备的状态检测与故障诊断问题具有重要意义。     

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。     

Study on dynamic response of multi-degree-of-freedom explosion vessel system under impact load

In order to study the dynamic response and calculate the axial dynamic coefficient of the monolayer cylindrical explosion vessel, the wall of vessel is simplified as a multi-degree-of-freedom (MDoF) undamped elastic foundation beam. Decoupling the coupled motion equation and using Duhamel's integrals, the solutions in generalized coordinates of the equations under exponentially decaying loads, square wave loads and triangular wave loads are calculated. These solutions are consistent in form with the solutions of single-degree-of-freedom (SDoF) undamped forced vibration simplified model. Based on the model, equivalent MDoF design method (also called MDoF dynamic coefficient method) of cylindrical explosion vessel is proposed. The traditional method can only predict the dynamic coefficient of torus portion around the explosion center, but this method can predict that of the vessel wall at any axial n dividing point position. It is verified that the prediction accuracy of this model is greatly improved compared with the SDoF model by comparing the results of this model with SDoF model and numerical simulation in different working conditions. However, the prediction accuracy decreases as the scaled distance decreases and approaches the end of the vessel, which is related to the accuracy of the empirical formula of the implosion load, the simplification of the explosion load direction, the boundary conditions, and the loading time difference.     

基于目标识别的飞机偏离跑道测量技术

为了有效地避免飞机偏离跑道造成的事故,运用目标识别技术,对机场跑道的标线中心线和表示飞机滑跑方向的轮廓线进行了提取,并且进一步测量出标线的方向和飞机滑跑的方向,计算出两者之间的夹角.从而对飞机偏离跑道进行了定量的测量.实验表明,该技术测量的速度快,耗时少,且测量结果准确,能够有效地对飞机在跑道的滑跑情况进行监控,是一种有用的技术.     

基于循环谱相关的雷达信号脉内分析改进算法

针对传统的雷达信号脉内特征分析算法存在的局限,提出了一种基于循环谱相关的雷达信号脉内特征分析的改进算法。该算法将传统的循环谱估计方法进行了改进,能对雷达信号脉内调制方式进行识别并提取脉内特征参数,然后结合改进的小波变换的优点,对识别出的相位编码信号进行相位突变点的提取,最后输出至完善的脉冲描述字中。改进的算法能够在较低计算量的同时保证较好的脉内特征参数的估算精度。仿真结果表明,在较低信噪比下,该算法仍然具有较好的性能。     

信息提取在边防情报工作中的应用

信息提取旨在为人们提供更有利的信息获取工具。信息提取应用于边防情报工作中，目的是解决边防情报分析的数据来源瓶颈问题。分析信息提取在边防情报工作中应用的可行性及作用，建立边防情报信息提取系统，展望信息提取在边防情报工作中的未来发展。