基于Matlab神经网络的水下目标识别

为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了目标像素灰度分布特征提取方法,并针对水下光信号衰减的情况,采用了色彩"补偿"的解决方案.对图像矩阵通过奇异值分解得到了目标有效维特征向量,分类器设计采用了Matlab环境下的BP神经网络,识别结果是令人满意的.这对猎雷具装备的发展具有一定的参考价值.     

一种基于VPRSM的辐射源模糊识别方法

为解决辐射源识别的问题,研究利用变精度粗糙集模型来确定辐射源识别特征权值的方法。由概念的正域中对象类的条件属性的描述,得到该概念的充分条件,并依据知识间的依赖性作为所要考虑的因素来获取特征权值,同时结合模糊集理论,提出一种基于变精度粗集特征加权的辐射源模糊识别方法。最后将此识别方法模型应用于雷达辐射源用途识别,仿真实验及其结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于灰色关联的预警系统目标识别

针对弹道导弹预警系统目标识别任务的特点,通过分析弹道导弹和飞机目标间的运动特性差异,采用灰色关联分析方法建立了目标类型识别模型,给出了进行目标类型识别的具体步骤。该方法直接从雷达测量数据出发,具有简单、准确的优点。具体的算例验证了基于灰色关联分析的目标类型识别模型应用于目标识别的可行性和有效性。     

一种新的舰船辐射噪声特征提取方法

提出了一种基于Dopplerlet变换的舰船辐射噪声特征提取方法,给出了Dopplerlet变换分解流程。使用此种方法及基于小波变换、波形结构、自然尺度等的特征提取方法对收集到的舰船辐射噪声进行了识别试验,试验结果证明基于Dopplerlet变换的舰船辐射噪声特征提取方法更加有效。     

海战场的规划识别研究

规划识别可分为锁眼型(keyhole)和意图型(intention),又可划分为个体的和群体的两种类型,对于敌舰艇编队的规划识别则属于意图型的和群体类型的.舰船及其编队指控系统在战场指挥决策过程中,根据多传感器信息融合系统提供的实时数据与信息进行态势评估,除了敌我识别、目标身份识别、威胁估计外,还涉及对敌舰及其编队的意图型、群体型的规划识别问题.初步探讨舰艇编队(即多自主体系统Multi-Agent System,MAS)规划识别特点、MAS规划识别规划结构框架和基于时态描述逻辑的动作推理的若干问题.     

基于“当前”统计模型的综合滤波-参数识别模型

在机动目标“当前”统计模型的基础上建立了新的综合滤波－参数识别模型,并用识别－滤波两步走的方法在线识别机动示性参数和量测噪音参数,由此实现对机动目标跟踪的动态建模,使数学模型更加符合实际情况。     

精密加工过程切削用量和表面粗糙度关系的模糊化处理方法

在金属切削原理中,用切削用量可以估计理论表面粗糙度。由于切削过程的复杂性,实际加工表面粗糙度和理论表面粗糙度有较大差距。本文采用模糊模式识别方法,对切削用量和表面粗糙度的关系进行了实验研究。本人介绍的理论方法、实现技术路线和实验结果,为以后开展ＦＭＳ或ＣＩＭＳ中智能化质量监控技术的进一步研究打下了基础。     

“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.     

基于深度学习的枪声联合识别定位

针对现有枪声识别与定位任务中,识别与定位需分别进行,造成计算耗时、系统冗余、开发流程复杂等问题,提出使用一个Two Stage CRNN深度学习网络模型处理枪声识别与定位任务。首先,对采集到的枪声信号进行对数梅尔变换并计算广义相变互相关谱作为网络模型输入;其次,第一阶段通过CRNN网络对枪声信号进行识别;最后,第二阶段通过引入掩码实现判断是否将CRNN网络权重共享实现定位。相关实验表明,此方法能有效解决传统方法中识别与定位任务分别实现、系统冗余、开发流程复杂的问题,在实现联合识别定位中具有一定的应用价值。     

挠性胶管动态特性参数的辨识

建立了挠性胶管的物理模型 .以此为基础提出了用系统辨识的方法识别其动态特性参数 ,并推导出相应的计算公式