反舰导弹电视制导ATR方法研究——多目标几何识别

本文运用图象处理与图象识别技术,结合应用光学的方法,研究了舰船目标图象识别的有关问题,并提出了一个可用于反舰导弹电视制导的自动目标识别（ATR）系统的方案设想。实验室模拟结果表明本方案具有实现的可行性     

防空作战单元的航迹管理和目标识别

本文以防空导弹作战单元指控系统的航迹管理和目标识别为应用背景,着重介绍单目标和编队目标航迹管理的可行性及存在的间题,并阐述一种改进的目标识别算法.     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

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     

GJB 2337—95《榴弹弹丸缺陷分类》简介

分析国内榴弹弹丸计数抽样检查缺陷分类和检查项目的现状,指出为更好地执行有关国军标,提高质量控制水平和质量安全的水平,必须统一榴弹计数抽样检查中的缺陷分类和检查项目。文章进而对标准中有关缺陷分类方法,缺陷分类编号,计数抽样检查及检查项目确定,弹体几何尺寸、形位公差检查项目缺陷极限控制尺寸的确定等技术内容做了介绍。     

ATR算法原理分析

随着现代微处理器和大规模集成电路、集成光路的发展,自动目标识别（ATR）算法技术在现代防御系统领域中具有越来越重要的作用。文章归纳了目标表示方法,着重对ATR算法──一统计模式识别算法、模板相关算法、基于模型的算法、人工神经网络算法,进行了概述和综合理论分析,并得出了一些有用的结论,为ATR系统学科的发展和应用奠定基础。     

自组织特征映射神经网络用于非特定人语音识别

本文就Kohonen自组织特征映射神经网络模型采用其基本学习算法直接用于孤立字非特定人的语音识别时所存在的不足进行了改进。大量的实验结果表明,改进后的方法对得到良好的映射圈和提高识别率具有积极的作用。     

Fisher线性分类器在两类化学爆炸声源识别中的应用

对两类问题地面化学爆炸声源实时识别,按Ｆｉｓｈｅｒ准则设计线性分类器,采用理论训练、部分实验修正的方法建立判别函数系数,证明具有较强的分类能力。此外,它结构简单,计算,判别速度快,成本低,占用机时少。     

复句分类新探

复句是从句子走向篇章的桥梁.复句关系是篇章结构关系的雏形.复句分类应着眼于篇章结构的基本关系,从本质上揭示复句内分句与分句之间内在的语义关系.