火箭发动机故障检测的快速增量单分类支持向量机算法

为解决液体火箭发动机故障诊断正负样本不平均问题,以及实现发动机稳态工作段自适应故障检测,建立了基于快速增量单分类支持向量机的异常检测模型。采取特征工程方法,对传感器获得的多变量时间序列进行特征提取。通过增量学习方法,对单分类支持向量机模型进行改进,并应用于液体火箭发动机异常检测,使单分类支持向量机检测模型具备对不同台次、不同工况的自适应性,提高了模型的计算速度。对多台次热试车数据的分析结果表明,该模型十分有效,训练速度快,具备实用价值。     

舰船最优概念设计方案的构造方法研究

在舰船概念设计阶段,设计者往往需要从大量设计方案中筛选优秀方案,此问题属于多属性多目标优化的问题,而进化算法的兴起为此类问题的解决提供了较好的途径.针对进化算法中Pareto最优解集的特点,结合舰船设计实际,提出一种新的构造最优解集的方法--提取法.案例验证表明,提取法是合理和有效的.     

基于多信息源的潜艇目标融合识别系统研究

介绍了目标属性融合中的三种融合结构,并对潜艇获得目标属性信息的多信息源进行分析总结,提出了在潜艇目标融合识别系统中,采用决策级融合结构进行目标融合识别的方法,并对潜艇决策级融合识别过程进行了简要的分析说明.     

一种基于模型的舰船目标特征提取方法

针对中分辨雷达,提出了一种基于模型的舰船目标特征提取方法。通过对特征向量的组合和加权提高了舰船目标的特征提取质量,在人工神经网络识别器中取得了较好的识别效果。     

基于分块的伪Zernike矩归一化的人脸识别方法

以改进的伪Zemike矩相关知识为背景,提出了一种新颖的人脸识别方法。该方法通过将人脸分块,降低了光照条件、人脸表情等外在因素对人脸识别的影响。首先将人脸图像分块并重组矩阵的行和列,然后计算重组后人脸图像的伪Zemike矩,并对其进行归一化处理,最后采用最小邻近分类器进行判别。实验结果表明,该方法对于人脸光照、姿态和表情变化均具有良好的鲁棒性。在前人的研究基础上,进一步探讨了伪Zemike矩在人脸识别方面的应用。     

基于阵列法检测的激光驾束制导信息场特征提取技术

改变了传统激光驾束制导信息场阵元法检测模式,基于信号处理及阵列法检测技术,构建了制导信息场的检测系统,阐述了基于阵列法检测的信息场评估方法,详细介绍了信息场特征提取技术和硬件实现方法。该方法解决了信息场检测校准精度要求高、过程复杂、人员需求数量多等诸多难题,减少了检测对制导激光器的损伤,使用简便、快捷、高效,已被应用于多种激光驾束制导设备的检测。     

鱼雷目标识别技术实验研究

本文分析了雷达目标识别的方法和技术,结合水声环境和目标的特点,提出了一种用于水下目标识别的特征抽取算法,并以ＴＭＳ３２０Ｃ２５为核心研制了相应的实验样机,在水池中进行了实验,结果表明该方法和系统是可行的。     

基于小波变换的直升机声目标识别

综述了小波变换的原理和性质以及它在直升机声目标识别当中的应用。主要论述了利用小波变换进行信号分解与滤波、目标特征提取等方面的应用,最后给出了计算机模拟仿真结果。结果表明,利用信噪分离方法和目标特征提取方法可以在低信噪比情况下准确识别目标。     

基于多特征的图象目标识别分类

文中研究将多特征信息融合技术用于图象目标识别分类的方法,利用图象灰度表面的分形特征与图象的摘特征（非分形特征）所提供的信息进行融合处理,在决策层中运用Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ证据推理理论,并使用决策规则对目标进行分类。在实验中,将经过信息融合分类的结果与单特征独自分类的结果进行比较。结果表明,多特征信息融合的目标识别方法具有良好的稳定性,准确性和可靠性,能够有效地提高图象分类识别系统的精确度与容错性。     

装甲车辆使用与保障费用的指数回归模型

运用逐步回归和主成分分析的方法,选取了装甲车辆诸多战技性能指标集合中的自变量子集,建立了该子集与使用与保障费用之间指数回归方程组.该模型也可推广应用于装甲车辆综合性能的评估.