共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
2.
3.
4.
通过分析低分辨雷达飞机目标回波波形,提取出低分辨雷达飞机目标架次可资分类的特征参数作为飞机目标架次判别的特征向量。最后,采用模糊极大极小神经网络作为分类器,在低分辨雷达目标识别样机系统对机群目标进行分类识别试验中,验证了所提取特征的有效性。 相似文献
5.
6.
为了解决跟踪系统中目标机动所引起的参数变化,提出了一种多模式自适应滤波器,用5个基本滤波器来描述5种典型的目标机动,然后用贝叶斯条件概率对它们分别进行加权。最后,给出了15个滤波器的基本参数。 相似文献
7.
充分利用目标尺寸和形状信息,提出了一种基于星凸随机超曲面模型(random hypersurface model, RHM)的非椭圆扩展目标联合跟踪与分类(joint tracking and classification, JTC)算法。将目标空间扩展状态建模为星凸形状,通过目标类别相关先验信息的矢量化建模,建立起其与目标瞬时扩展状态的关系,并在统一的贝叶斯滤波框架下,实现跟踪与分类的一体化处理;进一步对目标运动学状态和扩展状态单独进行建模,并通过构建扩展状态的似然函数,利用粒子滤波实现目标类别概率算式的递推处理。仿真结果表明:与基于椭圆形状的扩展目标JTC算法相比,所提算法能对尺寸相近、形状不同的目标进行准确分类,同时可改善目标状态的估计效果;与基于星凸RHM的扩展目标跟踪算法相比,所提算法能大幅提高目标状态的估计性能。 相似文献
8.
针对体系攻防对抗条件下的目标选择问题,提出了一个基于完全信息序贯博弈的多阶段目标选择模型。该模型分析了目标体系攻防的博弈过程,使用动态贝叶斯网络描述了对抗双方策略对博弈状态的影响,将目标选择问题转化为标准的博弈树对策问题求解。然后设计了一种消除目标体系结构中与或子树的方法,以简化目标选择策略空间。最后通过案例说明了使用逆向归纳法求解目标选择策略的过程。结果表明,该模型和方法能够在体系攻防、目标间具有复杂层次关联的条件下为目标选择决策提供辅助。 相似文献
9.
10.
11.
12.
13.
采用贝叶斯网络模型对目标识别、威胁评估是一种有效的定量分析方法。这里首次将贝叶斯网络模型运用到航母编队作战决策中识别水下目标和评估威胁等级。结合部队实际情况分别构建目标识别和威胁评估贝叶斯网络模型;基于部队实践数据、院校专家和查阅资料构建符合实际情况的条件概率表;最后通过仿真实验对水下目标进行识别和评估威胁等级,对比部队相关数据验证了贝叶斯网络对航母编队目标识别和威胁评估的有效性,能够为航母编队指挥员反潜作战提供一定的辅助决策。 相似文献
14.
15.
目标毁伤效果评估是现代化战争中的重要一环。针对传统的毁伤效果评估方法无法区分目标特征与背景特征而导致评估结果不准确的问题,提出了卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和随机森林(random forest,RF)相结合的方法,记为CNN-F算法。通过卷积神经网络处理图像,提取图像特征,再使用随机森林替换卷积神经网络中的部分全连接层和softmax分类器进行目标毁伤结果分类。实验结果表明,该算法在准确度、精确度、召回率和F1值4个指标上都达到了较高的水平,达到了83.050%、83.585%、83.050%和82.945%,其评估结果可以为指挥员下一步决策提供参考。 相似文献
16.
装甲车辆复杂传统部件的损伤能否及时被发现,这关系到整车战备或作战能力,系统的故障状态评估是至关重要的。将贝叶斯网络模型结合云模型理论,建立云贝叶斯网络模型,针对4个不同工况的装甲车辆进行故障状态评估。在获取贝叶斯网络初始节点时更多是依靠专家经验,往往会带来很大的误差,导致条件概率偏差过大,采用证据理论/层次分析法来优化专家经验,确定各个节点的条件概率;将层次分析法转化所得的条件概率值代入到云贝叶斯网络模型中,经过计算可以得到不同损毁等级的概率。将云贝叶斯网络模型计算结果与其他状态评估方法结果进行对比分析,结果表明,所采用的计算方法较其他方法在可靠性和准确性方面有所提高。 相似文献
17.
目标识别中的信息融合技术 总被引:4,自引:0,他引:4
本文介绍了目标识别的一般过程和不同融合过程(决策级、特征级和象素级)、比较了分类识别的主要方法:聚类分析、神经网络、物理模型、专家系统和模板法,阐述了目前在决策级分类融合中使用较多的经典推理,贝叶斯推理和D一S方法。最后还讨论了信息融合方法在图像目标识别中的应用问题。 相似文献
18.
发动机的故障样本少,用神经网络进行故障类别的学习和分类往往会出现过学习、泛化能力不高以及局部极小点等问题。针对这一缺陷,将基于小样本理论的支持向量机学习方法应用到发动机的故障诊断中。同时讨论了3种多故障分类器的优缺点,并用引入模糊隶属函数的方法解决了“一对多”方法在构建多故障分类器时存在的分类盲区,提高了分类器的分类精度。用该方法对发动机常见的8种状态模式的样本进行训练和识别,训练样本和测试样本都有较好的识别率。 相似文献
19.
为在复杂环境中对目标进行长时间精确跟踪,提出一种尺度自适应特征压缩跟踪算法。通过结构约束性采样,获取不同尺度不同位置的扫描窗,离线计算不同尺度下的稀疏随机感知矩阵。在线跟踪时利用这些矩阵感知对应尺度的图像采样块,实现特征降维,提高运算速度。利用朴素贝叶斯分类器对降维特征判决,在线学习更新分类器参数,找出具有最高分类得分的采样块作为新的跟踪结果,实现跟踪位置及尺度的自适应更新。实验结果表明,该算法能适应目标的基本姿态变化及尺度缩放,不依赖于目标初始跟踪区域尺度选取,跟踪结果具有较强的鲁棒性。 相似文献