基于神经网络的柴油机特征参数评价与选择

在设备故障诊断中,正确地提取与选择特征参数对于诊断结果的有效性和准确性具有关键性的意义,在提出评价判据时样本的概率分布往往难以确定,针对模式识别中特征量的选择方法,结合人工神经网络原理,提出了利用人工神经网络进行故障特征量评价与选择的方法,实现了对柴油机特征参数的提取及选择,有效地解决了柴油机状态监测与故障诊断中测试参数多而难以优化的问题。     

旋启止回阀水击分析与计算

在管道输送系统中,止回阀是重要的阀门之一,其中,旋启止回阀最为常用。众所周知,由于泵机组故障停机或断电,止回阀的突然关闭可能会引起严重的水击。正确分析、预估和计算其关阀水击压力升值对管道系统的安全十分重要。首先。建立了旋启止回阀阀瓣的运动微分方程,根据管流瞬变理论,利用特征线法进行了数值求解;其次,利用旋启止回阀的动态特性曲线,提出了一种简单适用的关阀水击压力近似计算法。对止回阀的正确选择和工程设计均具有一定的参考价值。     

入侵检测系统通用特征库的研究

针对网络攻击特征库是各个网络安全系统不可或缺的重点模块,提出依据各种应用的需求,研究开发一个通用、高效的网络攻击特征库系统。并采用了当前使用的最普遍的snort规则格式,为实现网络入侵检测通用特征库进行了有益的探索。     

基于改进YOLOv3模型的侧扫声纳沉船目标检测

针对使用Faster R-CNN模型进行侧扫声纳图像沉船目标检测存在耗时长、效率低以及小目标漏警率高等问题,引入YOLOv3模型并结合侧扫声纳沉船图像数据集特点对模型进行了改进。首先,进行浅层特征融合的多尺度训练,从而增加沉船目标浅层特征在检测中所占比重;然后,使用K-means聚类算法重新设置先验框参数及大小,提高小目标检测精度;最后,采用二分类交叉熵函数改进YOLOv3算法中的损失函数,提高模型的收敛速度和泛化能力。实验结果表明：相比Faster R-CNN模型和传统YOLOv3模型,改进YOLOv3模型的AP值达到89.18%,分别提高了1.46%和0.57%;调和平均值F1达到89.08%,分别提高了2.33%和1.04%;检测图片耗时时间为Faster R-CNN模型的3/50,极大地提高了检测效率。该研究结果验证了改进的YOLOv3模型具有更高的检测精度和效率,对海底沉船搜救具有一定的实际指导意义。     

试论军事转型的经济特征

信息化战争时代军事转型的经济特征表现为,以经济适用为原则,以科技创新为方法,以国际合作为途径,以提高军事效益和经济效益为目的。     

MF-DFA方法的船舶辐射噪声特征提取

分析船舶辐射噪声和环境噪声的多重分形特征的成因,提出利用MF-DFA方法对实测船舶辐射噪声进行处理,将环境噪声的分形特征削弱或消除,从而只得到船舶辐射噪声的分形特征,再结合MF-DFA方法与盒子维的定义进行船舶辐射噪声进行特征提取.     

自重湿陷性黄土的力学特性试验研究

对宁夏扶贫扬黄灌溉工程十一号泵站地基的原状自重湿陷性黄土进行了系统的非饱和土试验研究,包括土水特征曲线试验、直剪试验、各向同性三轴压缩试验和控制吸力的三轴湿陷试验.试验结果表明:吸力不超过200 kPa时,原状土的持水能力高于重塑土,当吸力超过200 kPa后,两种土的土水特征曲线相接近;原状黄土的内摩擦角随吸力基本不变,总粘聚力随吸力的增加而线性增加;不同吸力下的屈服净平均应力随着吸力的增大而增大,屈服后的压缩指数随吸力增大而减小;同一净围压和偏应力下,随吸力的增加湿陷变形增加;净围压对湿陷变形有一定影响.     

图像纹理模板匹配算法的改进与实现

为了提高图像匹配算法的实时性和复杂场景跟踪的稳定性,改进一种基于图像纹理的模板匹配算法(TTM).在模板与目标图像中分别提取水平、垂直方向上的二值化纹理特征矩阵,然后根据字节同或逻辑运算分别计算两个方向上的最佳匹配值,最后,通过加权求和得到最终的目标相关置信度.其中逻辑运算可以并行处理,所以计算量将大大减少,因此具有很强的实时性.又因为跟踪过程中,目标图像必然存在突发性的变化,对模板合理地进行更新是目标跟踪的关键,在上述的图像相似度度量方法的基础上,另外又提出了一种非常有效的模板修正方案,从而使得跟踪算法对环境的适应能力和稳定性得到大大提高.实验结果证明了该方法的优越性.     

一种实用的提高景象匹配可靠性的方法

景象匹配导航具有高准确性和高可靠性,因此被应用于诸多领域。从景象匹配适配区的选择出发,提出了一种实用的提高景象匹配可靠性的方法,在匹配前对参考图提取出高概率匹配区,然后再用NPROD算法进行匹配,实验证明该方法能够有效地提高景象匹配的可靠性。     

基于熵最优分组的雷达信号参数特征提取算法

雷达信号参数特征提取是电子情报侦察系统中的一个关键步骤,常采用直方图法.但直方图法中有一个关键且较难解决的问题:最优分组问题,且该问题对直方图法的有效性有着决定性的作用.根据信息熵的物理意义及其基本性质,提出一种基于熵最优分组判定准则的直方图算法,对雷达信号参数特征进行提取.并由仿真实验验证了该方法提取雷达信号参数特征的有效性.