一种航迹数据高维特征矩阵提取方法

针对雷达航迹数据特征提取不充分使得对空中目标分类识别准确率低的问题,提出了一种航迹数据高维特征矩阵提取方法。首先从机动性、巡航性、飞行区域以及高阶特征进行航迹数据分析,进而在不同维度统计数据特征、提取多维航迹数据特征参数,最终形成航迹数据高维特征矩阵。通过实测航迹数据实验表明对特征提取充分,多类机器学习方法验证识别率统计均值为92.4%,证明了本文算法的可行性与稳定性,该方法可作为提升航迹目标识别准确率的有效手段。     

基于多源异构信息的海上目标综合识别方法

针对识别海上目标主要依靠人工推理判别,自动化程度不高且效率较低的缺点,提出了一种基于多源异构数据的海上目标综合识别方法,先建立统一时空编码,将非结构化数据与结构化数据统一至相同维度,再根据D-S证据理论识别模型将各情报源收集的信息进行合成,得到海上目标综合识别结果。应用实例表明,该方法识别结果可靠,具有较高的工程应用价值。     

船体梁爆炸损伤识别方法研究

针对目前在船舶爆炸损伤试验中不能有效获得船舶损伤数据,将爆炸过程中船舶船体梁总振动固有频率与爆炸损伤前完好船体总振动固有频率进行对比,建立完好船体和损伤船体多种假想损伤的固有频率数据库,采用神经网络智能方法得到频率改变特征参数与损伤参数的映射关系,对船舶结构损伤状态进行判断.以一艘1500吨级的船舶为研究对象,通过仿真...