一种基于数据隐藏和可撤销模板的生物特征信息保护方案

为了抵抗传统生物认证方案中易受的攻击,确保用户信息安全,通过结合用户密码实现双因子生物认证的方法,提出了一种基于数据隐藏和可撤销模板的生物特征信息保护方案,并通过MD5哈希算法和AES-256加密算法,确保了生物信息的完整性。实验证明,本方案有效隐藏了生物特征信息,相比其他方案具有更高的安全性和效率。     

基于DMFT的空间目标微动特征提取

空间目标的高速轨道运动,会导致微动曲线的展宽和走动,将对后续的微动特征提取产生不利影响。针对这一问题,提出了一种基于离散匹配傅里叶变换(DMFT)的空间目标微动特征提取方法。首先分析了高速空间目标的信号回波模型;其次,根据回波信号的特点提出了一种基于DMFT的补偿参数估计的方法;最后,采用Hough变换提取了目标的微动特征。仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性,结果表明微动特征的提取精度得到了明显提高。     

基于目标运动特征和TOPSIS决策的多目标选择方法

针对现代水面舰艇所布放的箔条、角反射器(体)等无源干扰设施严重影响导弹导引头选择真正舰船目标的现象,提出了一种基于目标运动特征属性信息和改进的逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)的多目标选择方法。通过将多目标选择问题等效成多属性决策问题,借助目标的运动特征,改进了理想解和负理想解的确定方法,最终得到决策模型。仿真试验表明:该方法简单有效,适合于工程应用。     

基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型

高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。     

基于改进人工鱼群算法的WNN优化设计

针对人工鱼群算法优化设计小波神经网络(WNN)的缺陷,引入了视野范围与步长的自调整策略,以提高搜索效率和收敛速度。改进后的人工鱼群算法可在WNN的搜索空间中同时确定参数初始值和隐节点数。仿真实例验证了其有效性。     

基于增强型MAD单特征量地磁匹配导航算法

为了提高基于MAD(mean absolute differences,平均绝对差)算法的单特征量地磁匹配导航系统的定位精度,研究分析了影响MAD算法的地磁匹配定位精度的主要因素,引入RANSAC(random sample consensus,随机抽样一致)鲁棒算法与粗精匹配结合的分层搜索策略来提高匹配精度及缩短匹配时间.仿真试验结果表明,该算法能够在一定程度上提高单特征量的地磁匹配的精度与稳定性,并大大缩短匹配时间.     

一种多特征多分辨率快速SAR图像匹配算法

提出一种新的基于多特征多分辨率的快速SAR图像匹配算法.算法主要包含图像预处理、匹配特征选择、匹配准则定义、搜索策略设计、匹配结果融合5部分.算法采取在不同图像尺度上分别基于具有信息互补关系的不同特征进行匹配的策略,兼顾了匹配精度与时间效率.实验结果验证了算法的有效性.     

基于颜色特征的喷气燃料银片腐蚀试验结果评价

传统的喷气燃料银片腐蚀评级方法(军用)存在评级准确度较低、重复性差的问题。针对该问题,提出一种基于颜色特征的银片腐蚀评级方法,开发出银片腐蚀评级软件,并搭建相应的图片获取系统。将该方法用于CIELAB颜色空间,以K均值聚类方式提取腐蚀标准色板及腐蚀银片的特征颜色,再根据距离判断银片腐蚀级别。试验结果表明,该方法与标准目测方法有较好的一致性,能够解决喷气燃料银片腐蚀评级困难的问题并实现腐蚀评级的自动化。     

基于点模式匹配的雷达航迹与航行计划匹配算法

在雷达航迹与航行计划匹配时,针对传统算法对单点信息依赖程度较高,在信息缺失、目标机动等情况下匹配效果差的问题,提出了一种基于滑窗的改进点模式匹配算法。首先,提取了雷达航迹多特征点,利用特征点集弥补单点信息的不足,通过简化匹配分数的计算,降低了点模式匹配复杂度。仿真实验结果表明,改进的点模式匹配算法显著提高了信息缺失、目标机动等情况下的匹配正确率。     

一种基于流形与特征融合的说话人识别方法

MFCC参数是说话人识别常用的特征参数,但单独使用MFCC参数,系统性能难以进一步提高。文章提出了一种MFCC和语谱图特征相融合的说话人识别方法。针对语谱图特征空间维数高、数据量大的问题,采用流形学习中的LLE算法对语谱图信息进行压缩,并根据样本点每一维所代表的不同特性信息改进了LLE算法。以SRMC汉语语音数据库为测试语音,与传统PCA算法以及单独使用MFCC参数进行对比实验,在识别人数为100人时,识别率分别提高了2.5%和3%,验证了所提方法的有效性。