基于加权的目标综合识别技术

在基于证据理论的目标综合识别系统中,综合考虑信息源权重对识别结果有重要的影响.提出了基于加权的目标综合识别技术,总结了几种常用的主观权重和客观权重获取方法,给出了组合权重的计算公式,针对D-S证据理论仿真验证了基于证据加权思想对合成结果的改进效果.研究表明,在进行目标综合识别时考虑信息源的权重是必要的,它能有效化解信源冲突,保证合成结果的合理性和稳健性.     

基于逆传系统法的动态载荷识别研究

在载荷识别研究中,时域内载荷识别在其逆传系统载荷识别的研究,目前一般停留在最小相位可逆系统上,基于时间序列模型的逆传系统法系统动态载荷识别理论,提出了一种新的研究方法,克服了传统载荷识别方法对结构的边界条件仅仅局限于可逆系统,并利用计算机仿真验证了该方法不但适用于可逆系统,而且对不可逆系统的载荷识别同样有效.     

如何识别虚假会计年度报表

企业会计年度报表反映企业的财务状况与经营成果．是企业综合实力的整体反映,是企业形象的数字化。作为投资人应掌握一些如何识别虚假会计报表的方法。     

基于编码矩阵识别的高速空时分组码技术

正交空时分组码和准正交空时分组码的编码速率≤1,为使空时分组码能够应用在高速传输的场合,本文提出了一种基于编码矩阵识别的高速空时分组码设计方法。该方法通过在发送端发送不同的编码矩阵表示不同的附加信息,能够实现大于1编码速率,仿真分析结果表明,在高信噪比条件下该方法使编码速率达到了2.5,并具有良好的有效吞吐容量,特别适合无线高速数据传输。     

BP神经网络和D-S证据理论的目标识别

目标识别是指挥自动化系统的一个重要组成部分,针对现代战争对抗手段不断增强的特点,运用BP神经网络和D-S证据理论探索作战飞机机型的识别方法.前端采用3层BP神经网络结构,以传感器接收数据为输入,以神经网络输出作为证据,后端对不同传感器的证据按D-S理论进行融合,得到待识别目标的识别概率.经由MATLAB编程对国内外几种主要机型的识别进行仿真研究,与现行目标识别方法相比较,能够更快速、准确、可靠地识别飞机目标,较好地满足了空战中作战指挥系统对飞机机型识别的需求.     

栈式自编码和残差神经网络的射频信号个体识别

传统基于暂态特征和稳态特征的射频信号个体识别方法存在特征提取困难、特征微小、无法区分射频信号个体差异等问题,识别率较低.随着深度学习技术的发展,结合栈式自编码网络深度融合目标特征优势和残差神经网络在解决退化问题时的优势,提出了一种基于SEA和ResNet网络的射频信号个体识别方法.包括信号时频域特征提取方法分析、多域特征拼接与融合、基于轻量化ResNetLite网络的射频信号个体识别方法等步骤.仿真结果表明,相对于传统时频域特征提取方法和BP分类方法,新方法能够有效提取和融合信号细微、高层次及深层次特征,且识别率有一定幅度的提升,同时,对计算资源、存储资源的消耗有约7倍的降低,可支持嵌入式设备小型化需求,便于工程实现.     

中文分词与命名实体识别的联合学习

将卷积结构引入循环神经网络,从而构建卷积循环神经网络。以此为基础,研究构建了面向中文分词与实体识别联合学习的序列标注模型。该模型依托卷积循环神经网络构建特征编码层,实现中文字序列局部空间特征和长距离时序依赖特征的联合提取;依托改进的循环神经网络构建标签解码层,实现标签序列长距离时序依赖的有效建模;依托统一的分词与实体识别序列标注模式实现分词信息与实体信息的联合学习,避免传统流水线法的误差传播问题。在人民日报语料和微软标注语料上的实验结果显示,该框架较传统统计模型和神经网络模型有显著的性能提升,尤其是在识别字数较多的命名实体时,其效果明显优于其他方法。     

基于雾计算的路网-野区路径规划研究

针对路网、野区联合路径规划需求,提出了在雾计算平台上的路网-野区无缝衔接的路径规划方法,适用于路径规划区域同时覆盖城市道路与野区的情况.综合雾计算的特点,分析了路网-野区路径规划服务的应用方式.提出了适用于路网-野区环境下的启发函数,提供路径最短、时间最短两种模式的路径寻优算法.仿真和试验结果表明所提供的基于雾计算的路网-野区路径规划方法的可行性,能够满足路网-野区的路径规划需求.     

基于反向验证的RSC码编码参数盲识别

针对Turbo码编码中应用的RSC编码器盲识别问题,提出一种反向验证的方法,对其参数进行识别分析。通过对RSC编码器参数进行遍历估计,重新输入码字序列,将得到的码字序列与原来的输出序列进行对比,找出最优的参数组合,完成对RSC编码参数的识别。仿真实验表明,该方法能够有效完成对RSC编码器的参数识别,特别在误码率为0.3时,依然能够达到识别效果,具有较好的容错性能。     

滚动轴承故障诊断中的并行组合模拟退火算法研究

提出了一种基于并行组合模拟退火算法的故障识别新方法 ,详细讨论了该混合算法的原理及实现方法 ,并应用于滚动轴承早期故障诊断实例中 ,获得了好的结果 .