基于改进遗传算法的结构损伤识别

结构损伤识别问题在数学上可以转化为一种带约束的目标函数优化求解。将基于混沌系统的优化理论和免疫系统的基本机制提出的自适应免疫遗传算法用于结构损伤识别,研究其有效性和可行性。通过平面框架单元损伤识别算例分析,表明该方法是实用可行的。     

基于主成分分析和神经网络的目标识别

采用主成分分析法将多项识别属性进行综合聚集,减少关联属性对识别的干扰,达到属性约简的目的。利用神经网络进行目标识别,通过优化训练策略,可以提高网络的收敛速度和泛化能力。主成分分析法与神经网络结合既能高效识别已知样本,又能对未知样本具有很强的自学与适应能力,从而有效地对海战场目标进行识别。通过对比仿真,证明了算法的有效性。     

雷达空间目标识别技术综述

随着人类航天活动的增加,对于卫星和碎片等空间目标进行监视变得非常重要。为了实现空间监视任务,对空间目标进行识别是非常必要的。对空间目标的轨道特性与动力学特性进行了介绍,对雷达空间目标识别技术的研究现状和发展趋势进行了详细的综述。     

空袭兵器的模糊识别法

在分析空袭兵器类型区分不足的基础上,运用模糊识别理论,探索空袭兵器的模糊识别方法。提取空袭兵器特征指标,建立标准模型库,构造了隶属函数,构建空袭兵器的模糊识别模型。结合实例,验证该方法简便有效,可为防空部队射击指挥员提供可靠的辅助决策依据。     

语丝

人是一种讲究实际的生物,他忙着给自己浇水、施肥、结果实,但常常忘记了开花。     

时频分析在战场侦察多目标识别中的应用

在通过仿真研究多目标信号特征基础上,分析了时域、频域在处理战场侦察多目标识别时的不足,提出一种基于时频分析的信号特征的多目标识别方法。本方法充分利用了探测信号的信息,提高了战场环境下多种目标的识别率。     

分子印迹技术在手性拆分中的应用

概述了手性化合物分离的背景及国内外常用的几种手性拆分方法,重点阐述了分子印迹技术在手性分离中的应用,阐明了发展分子印迹技术的重要现实意义和巨大的潜在前景,及在防化科研中的重要作用。     

新型口服嘧啶类抗肿瘤药的研究

嘧啶类抗肿瘤药物是抗代谢药物的重要组成部分,5-氟尿嘧啶(5-FU)和阿糖胞苷(Ara—C)是其中最重要的两个典型药物,分别属于尿嘧啶衍生物和胞嘧啶衍生物,它们的抗肿瘤活性较好,至今仍广泛的应用于各种癌症的治疗中。但它们在临床使用中还存在一些缺点,如毒副作用大,选择性差,生物利用度低,需静脉连续给药等,     

自然场景车标数据集的构建及其应用

车标作为车辆身份的关键特征之一,在车辆的监控与辨识中发挥着重要作用。由于自然场景复杂多变,对其中的车标进行准确识别仍具有很大的挑战性。目前公开数据库很少且存在诸多局限,导致研究缺乏可信度和实用性。本文建立了一个面向自然场景的全新数据集,包含多种采集环境下的10 324幅、67类车辆图像。基于此数据集开展应用研究,提出一个目标检测与深度学习相结合的车标识别方法,包括车标区域定位和车标种类预测两大步骤。实验表明,该方法对复杂背景有较强的适应性,在涉及30种车标的分类任务中达到89.0%的总体识别率。     

基于TensorFlow的四旋翼无人机着陆地标识别

针对多旋翼无人机在无人干预情况下的自主着陆问题,提出一种基于迁移学习的地面标识图像检测方法.该方法基于TensorFlow深度学习框架,使用迁移学习技术在地面标识数据集上重新训练Inception-v3模型以构建新的地面标识识别模型.以四旋翼无人机为例,将其拍摄的着陆坪图片与其他地面标识图片作为训练集输入神经网络,通过多次训练校正神经网络参数.实验结果表明,基于迁移学习的四旋翼无人机着陆地标识别比直接基于In-ception-v3模型的识别效果要好得多,在仅有数千张训练图片的情况下,测试准确率超过90％.在Windows下训练、测试的模型可移植到树莓派3B上,完成了基于Python和TensorFlow开发的程序在不同操作系统下运行的验证工作.