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针对径向基(RBF)神经网络在进行超声检测脱粘缺陷识别时存在参数选择不确定、网络结构鲁棒性差等问题,提出一种改进的自适应半监督模糊C均值聚类(FCM)的RBF神经网络的方法,将kw近邻估计法和半监督模糊C均值聚类方法相结合,改进了隶属度函数,自适应确定聚类数目。将改进的RBF神经网络应用于超声检测脱粘缺陷识别,实验结果表明:与传统RBF神经网络相比,本方法减弱了孤立样本对网络结构的影响,增强了网络结构的鲁棒性,提高了脱粘缺陷识别的准确率,是一种较好的超声检测脱粘缺陷识别分类方法. 相似文献
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平台目标识别一般分为两个步骤,首先是对平台上辐射源的识别,然后通过辐射源和平台的关联进行平台识别.在辐射源识别阶段提出利用云模型描述和处理参数存在区间模糊和观测具有噪声的数据,较好地解决了对于带有复杂调制信号的辐射源识别问题.在平台识别阶段,就辐射源和平台关联的各种结果给出了新的计算样本和模板间匹配度的方法,并且提出利用平台的特征辐射源信息对平台识别结果进行进一步的筛选,以提高识别率.最后用仿真验证了该方法的有效性. 相似文献
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确定性理论在雷达型号识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
雷达型号识别是雷达对抗情报侦察的首要工作,是近一步分析雷达用途及相关武器系统的基础,也是高层次上的态势评估和威胁估计的主要依据.针对现代战争中电磁信号环境的复杂性,利用单一传感器很难对雷达型号进行准确识别,而基于确定性理论的不确定推理技术能将多个传感器在多个周期的侦察信息进行融合,所以采用确定性理论的数据融合技术,基于确定性理论的组合规则,采用分层式融合算法对雷达型号进行识别.仿真结果表明,该方法的识别结果令人满意,使采用单一传感器可能存在的无法识别或误识别等现象得到了明显的改善. 相似文献
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被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%~18.2%,并且具有更好的识别稳定性。 相似文献
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