某型导发架通用测试系统软件复用性设计

测试软件的复用性是摆在测试界面前亟待解决的重要问题。运用统一建模语言(Unified Modeling Language,UML)对测试软件进行建模,包括:测试系统的类图、软件功能分解、功能子系统的上下文模型、测试软件需求特征树以及软件功能子系统的顺序交互视图。在Visual C++6.0环境中,采用"应用程序框架+可复用构件"开发方式,实现了基于可复用构件的某型导发架测试系统应用软件组装,成功解决了导发架测试领域内同一系列产品间测试软件的可复用问题。     

深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题，提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系，将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数，构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分，结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构，通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法，满足实时性和准确性要求，所提方法具有良好的应用价值。     

柴油机喷油压力波形的符号描述与结构模式分类

波峰和波谷是波形上基本的局部形态特征基于波峰、波谷之间的支配关系,本文提出了一种规则波形的结构特征抽取与符号描述方法,进而建立了一个基于该方法的柴油机喷油压力波形结构模式分类系统,并通过实例验证了该系统的有效性。     

一种高频区复杂雷达目标二维散射的参数模型

为描述高频区雷达目标复杂的二维散射 ,提出采用更贴近散射机理的、特征含量更为丰富的二维散射中心模型———类型区分的几何绕射理论 (TD GTD)模型。将一种高效的基于AGR的参数估计初始值选取方法 ,以及引入RELAX技术的最大似然估计算法 (ML RELAX) ,用于模型参量的估计。解决了同时估计多个散射中心这一造成计算量过大的根源问题。实验证实了TD GTD模型的合理性以及ML RELAX算法估计性能的优越性     

机械故障自动特征向量提取与智能识别系统

有效特征向量的提取和状态识别是设备状态监测与故障诊断中的关键技术.近年来,国内外非常重视特征参量有效性的研究和模式识别方法的探讨.笔者介绍了“机械故障自动特征向量提取与智能识别系统”的设计、结构与功能、实现方法及其应用.     

不变矩理论及其在目标识别中的应用

几何形状的识别在计算机视觉中具有十分重要的意义,一般几何形状可以分为区域和边界两种。不变矩特征在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变。介绍了利用图像的不变矩向量进行目标形状识别的方法,并比较了Hu提出的基于区域的不变矩和Chen提出的基于边界的不变矩的性能和计算速度。     

基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法

水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。     

一种基于神经网络调整权值的雷达信号识别法

研究了一种基于神经网络训练修改权值的加权M距离法用于雷达信号的识别,通过仿真试验验证了此法的正确性和有效性,并对试验结果进行了分析和讨论。     

信息流中的隐形信息提取和还原技术研究

提出基于变化域的信息隐藏检测算法和基于彩色静止数字图像的信息隐藏提取算法,将小波变换的放大信息与显示隐藏信息及其相反过程的功效挖掘出来,基于信息隐藏对载体特性影响的模型,建立通用的隐藏信息提取的数学模型和面向"信息隐藏对载体特性影响"集合的正变换函数和逆变换函数,对信息进行标识、分析、提取和还原,使之能破除还原隐藏信息,达到较好的信息识别与分析效果,从而实现快速提取隐藏数据电子证据.     

基于特征点匹配的图像拼接算法研究

通过查找待拼接两幅图像的对应特征点以确定两幅图像的缝合点,进而确定两者的匹配位置,通过对图像的重叠区域进行平滑过渡处理,实现了待拼接图像的无缝拼接。实验结果表明,文中所提算法合理,取得了良好的效果。