基于概率神经网络的空袭目标识别

针对BP网络的不足,提出基于概率神经网络(PNN)进行空袭目标识别的方法。首先提取空袭目标的速度、高度、机动加速度和雷达反射面积等特征并进行归一化处理,作为输入层数据,然后建立了概率神经网络目标识别模型。M atlab仿真实验表明,该方法识别空袭目标简单快速且准确率高,具有良好应用前景。     

基于空间方向相似性的编队队形识别算法

编队队形识别是反舰导弹智能末制导技术的一个发展方向,是将导弹实际探测到的敌方编队样式与事先存储在导弹上的编队样式进行对比,通过一种匹配算法对其进行一对一的匹配,进而分析编队的性质,进行火力分配决策,达到选择预定目标的目的。由于队形中各舰位置主要用方位来表述,所以可将编队队形看作二维空间中的一个场景,把已知队形作为模板,通过计算与模板的场景相似性实现对队形的识别,为反舰导弹目标识别与火力分配提供决策支持。     

自组织特征映射网络在目标分类识别中的应用

为了在日趋复杂的空战环境中准确分析出目标的类型,以达到辅助决策之目的,采用自组织特征映射网络来对目标进行分类识别.首先提取影响目标识别的类特征,然后对其预处理.在此基础上建立SOM网络目标识别模型,并利用SOM网络算法实施无监督的自组织学习.在学习的过程中,通过不断调节网络节点间的权向量,来实现目标聚类.最后,通过仿真验证了该方法在目标分类识别中的可行性和实用性.     

“动中通”系统中的跟踪识别技术

天线跟踪与卫星识别是"动中通"系统中的关键技术.首先在对各种跟踪方式比较分析的基础上,提出了一种基于惯性制导、程序跟踪和圆锥扫描跟踪的组合天线跟踪方案,缩短了系统搜索卫星的时间,提高了天线跟踪卫星的精度;而后通过分析卫星可供识别的特征,提出了应用解码后的数据流特征进行识别卫星的方案,降低了系统对传感器部件的精度要求,降低了系统成本.     

基于不变矩和神经网络的目标识别方法

针对寻的导引头成像制导中实时采集图像由于存在几何失真及像质模糊而导致目标识别精度差的问题,提出了一种基于不变矩和神经网络的目标识别方法.该方法采用一种改进的不变矩算法提取目标图像的不变矩特征量来训练BP神经网络,实现目标图像的识别和分类.仿真结果表明该不变矩特征库训练的神经网络分类器具有较高的识别精度,是一种比较实用的目标识别方法.     

如何识别真假调味料

调味料在每个家庭的生活中都是必不可少的,可是,人们从市场上买回了调味品,却发现是假的,让人很是恼火。为了您和家人的健康,怎样识别呢?八角茴香正品:果实多由8个骨朵果组成,放射性排列于中轴上。骨朵果长1～2厘米、宽0.3～0.5厘米、高0.6～1厘米。外表红棕色有不规则皱纹,顶端呈鸟啄状,上侧     

考察权力部门干部要识别“六力”

近日听到一种说法：有的权力部门干部,喜欢把权力当动力追求、当能力炫耀、当魅力自诩、当威力使用,自我感觉良好,群众意见很大,造成了很坏的影响。这种说法给我们提出一个重要课题：如何考察识别权力部门干部？笔者认为,除了共性要求之外,还要着眼权力部门特点,用更高的标准、更严的要求和更宽的思路,才能增强针对性、实效性和科学性。实际工作中,要注重从以下六个方面,认真搞好结合,着力考察识别。     

基于测度区间灰关联的未知雷达信号判别方法

对于未知雷达信号的判别和归类一直是雷达对抗侦察情报处理中的一个难题.提出了一种新的基于距离测度区间灰关联决策的判别方法.该方法采用距离测度区间来衡量两个雷达脉冲序列之间的相似性,并利用灰关联分析的方法进行相似性比较和决策,最终完成对未知雷达信号的判别和归类.仿真结果表明,在模板脉冲序列受噪声污染较小时,该方法识别准确率较高.     

基于Wigner-Ville时频幅值曲率的结构位置损伤识别

为探索既有明确物理意义又有良好实用性的结构损伤识别方法,利用Wigner-Ville时频分布（WVD）对结构自由振动响应进行解析,建立了WVD时频幅值与结构模态参数的函数关系,提出利用测点WVD时频幅值曲率来识别损伤。该方法物理意义明确,初始激励易于实施,且不需要模态参数识别,提高了损伤识别精度。算例分析结果表明,所提出的方法能较好地识别出结构单个或多个损伤位置,且数据易于获得,处理简便。     

某型工程车虚拟操作训练环境设计

采用基于Vega和Creator的虚拟现实仿真机制和人机交互设备,构建某型工程车训练仿真系统虚拟操作训练环境。根据位置跟踪传感器跟踪受训人员手的位置和姿态,使用数据手套获取受训人员手部各关节数据,驱动虚拟手实现人机交互,完成虚拟操作训练任务,并采用前馈神经网络模式识别法和空间位姿判别法,分别对静态手势和动态操作命令进行识别。