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2.
本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高7个百分点左右 相似文献
3.
杨理明 《军械工程学院学报》1995,(1)
本文介绍自由抢机式自动武器运动系统有关结构参量的一种优化设计方法。优化的目标函数为自动机后坐到位速度和弹丸的初速。优化的结构参数有自动机的质量,弹簧的抗力等。 相似文献
4.
本文旨在将混沌、多重分形的理论和方法引入雷达信号处理,从混沌、分形动力学角度来揭示和刻划复杂目标散射机理,为进行有效信号处理和可靠目标识别寻找新的理论和技术实现方法。文中统计了五种飞机目标回波信号的Lyapunov指数分布情况,并计算了其多重分形维数,然后在此基础上,进行了目标识别的实验,获得了较高识别率。本文的研究表明,混沌、多重分形理论在目标特性及识别的研究中具有良好的应用前景。 相似文献
5.
介绍了一种基于模糊集合和神经网络的水雷状态识别方法 .该方法根据实际情况 ,将模糊集合和径向基函数神经网络结合起来 ,用于水雷状态的识别 .仿真结果表明 ,这种识别方法性能稳定 ,且有很高的识别精度 . 相似文献
6.
7.
针对伪码截获这一无线电侦察和导航战中的难题,从模式识别的角度研究存在自干扰码时的伪码截获问题。通过对干扰码的载波频率、相位等参数的估计和补偿,将自干扰码下的伪码截获问题转换为模式识别问题。结合伪码的周期性,采用二进制积累的方法大大降低了判决前所要求的信噪比,使得对扩频信号直接解调以截获伪码成为可能,改变了过去依靠大口径天线提高信噪比的方法。 相似文献
8.
9.
Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。 相似文献
10.