LiDAR点云纹理特征提取方法

针对图像纹理应用于LiDAR点云分类过程中存在的多义性问题,提出点云纹理特征的概念。该特征属性反映了点与其邻域点的属性值分布情况,提取过程基于KD树数据检索结构和灰度共生矩阵算法。分析搜索邻域、移动步长和灰度等级等参数对点云纹理特征的影响,并利用支持向量机分类方法验证点云纹理特征,可以有效地辅助高程和强度信息以改善LiDAR点云的地物分类结果。实验还证明了相比于栅格格式的图像纹理特征,点云纹理特征约束的地物分类具有更高的分类精度,并且点云纹理特征在微小地物的甄别和水陆的区分方面具有突出的能力。该特征的这些优秀特性可以为海岸带机载LiDAR数据的精细化分类、海岸带高精度DEM构建和海岸线提取等工作发挥重要作用。     

基于VMD和SVM的舰船辐射噪声特征提取及分类识别

针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题,提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解,得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数,并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明,该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取,与已有方法对比,该方法具有较高的识别率。     

基于m-Capon的多阵列直接定位算法

多重信号分类(Music)直接定位算法需要先估计目标个数,然后根据目标个数估计确定其噪声子空间,进而得到空间谱函数。在低信噪比情况下,目标个数估计的错误往往会导致直接定位算法的失效。针对上述问题,提出了一种基于m-Capon的多阵列目标直接定位算法。该算法综合了Capon算法无需目标个数估计和Music算法定位性能较高的优点,在不进行目标个数估计的情况下,利用近似估计的方法得到逼近于Music算法的空间谱函数,解决了Capon算法在低信噪比下性能不足的问题。仿真结果表明,在无需估计目标个数的条件下,所提算法的性能与Music算法的性能大致相同,且逼近于克拉美罗下界。     

基于PCA特征的快速SAR图像目标识别方法

目标识别是SAR图像解译的重要一环,受到广泛的关注,而实时性又是评估目标识别系统性能的主要指标之一.从实时的角度出发,提出了一种快速的SAR目标识别方法.该方法采用基于Hebb学习规则的主分量分析(PCA)进行特征提取,使用多层感知器神经网络(MLP NN)进行目标分类.实验结果表明,在维持较好识别性能的前提下,该方法具有内存需求少、运行速度快的特点,能用于实时处理.     

基于Fisher线性判别模型的文本特征选择算法

在采用向量空间模型表示方法的文本分类系统中,维数约简是必要的步骤,特征选择方法由于计算复杂度较低而被广泛采用.本文基于Fisher线性判别模型提出了一种新的文本特征选择算法,将其求解过程转换为一个特征项优化组合的问题,避免了复杂的矩阵变换运算.实验表明,该方法与信息增益、卡方统计方法比较,具有较明显的优势.     

基于支持向量机的多目标分类和识别

支持向量机(SVM)算法广泛应用于模式识别等领域,但是SVM最初是针对二类别分类提出,在多分类识别中稍显逊色。对将SVM由二分类扩展到多分类的算法进行了研究,发现有向无环图(DAG-SVM)是其中用的最多的算法之一。因此,针对军事领域图像的多目标分类,选择有向无环图算法来实现军事图像中单兵、装甲、低空等多目标的分类识别。     

论征用与补偿的法律规范

文章从不同状态、不同效力等级和不同事由三方面对征用与补偿进行了法律分类,并从法律视角探讨了征用补偿的主体、范围、原则、程序、方式和标准。     

作战仿真数据研究

数据是现代作战仿真系统的重要组成部分,数据的开发也是作战仿真系统研发及仿真运行中需要解决的关键问题之一。为了深化对作战仿真数据认识及指导数据开发,对作战仿真系统的数据问题进行了研究。首先,分析了军事数据的特点,然后依据数据性质及在作战仿真中作用的不同,提出了基于性质和基于作用的数据分类方法,并在此基础上研究了作战仿真数据的来源。最后,根据作战仿真系统研制过程的划分,对比分析了作战仿真系统研制过程与数据形成的关系,给出了数据的形成过程。     

院校思想政治教育分类施教模式探析

<正>中央军委印发的《关于构建新时代人民军队思想政治教育体系的意见》《军队思想政治教育规定》《以实际成效检验思想政治教育办法(试行)》,凝结着党的十八大以来全军思想政治教育创新的理论认识和实践成果,为创新发展军队思想政治教育提供了遵循、指明了方向。军队院校具有人员类别多、年龄跨度大、学历水平参差不齐等特点,要依据最新规定要求,结合自身实际情况,区分团以上党委机关、基层教学科研单位、学员(学兵)管理单位和士兵管理单位等四个层面,探索创新分类分层组教方式,着力提高教育的时代性和感召力。     

雷达故障"板级定位"诊断系统的设计

为故障精确定位而设计的雷达故障诊断系统,利用VXI测试仪器为硬件平台,设计了基于征兆(测点)的集成推理软件平台.对征兆的测试数据(含结果)进行采集,基于序贯分类方法的数据结果,再进行故障的合理识别、推理和判断,推断出正确的结果,将故障定位在板级(即最小可更换单元).