基于特征提取的三维流线分布算法

特征提取与清晰表达是三维流场可视化研究中的两个主要问题.提出了一种基于特征提取的三维流线分布算法,既保障了流场临界点附近的特征结构得以正确描述,同时又使输出结果具有良好的清晰性.该算法分为三个步骤:首先,在临界点的快速检测基础上,根据临界点处Jacobian矩阵特征值对临界点进行分类,并对临界点与种子点模板进行匹配;其次,种子点依照优先规则排序,并从这些种子点出发在物理空间计算出流线;最后,在图像空间由预先设置的阈值对流线进行间距控制,并根据深度检测来保留离视点最近的流线,使得屏幕上的输出结果清晰.     

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.     

基于检测参数的某装备状态特征量选取

某装备状态健康与否主要通过测试参数来表征,但每一型该装备的测试参数众多,很大一部分参数之间关联性较强。以某装备检测参数为出发点,借助时间序列分析和主分量分析方法选取了该装备质量状态特征量,通过实例,选取方法比较科学,选取结果符合实际情况。     

中美合作所双重性特征评析

中美合作所是中美两国共同组建的国际性军事合作机构。该机构虽然在军事合作对日作战方面发挥了一定的积极作用,但也从事了训练特种警察、暗中破坏抗战后期美国调处国共关系努力、抢占沦陷区大城市及不透明的军用物资交易等与其宗旨和任务极不相称的带有政治色彩的活动。中美合作所兼具积极作用与消极作用于一身的双重性特征,使其在很大程度上为国民党政权所用,不恰当地介入到中国内部政治斗争的漩涡。据此,中美合作所既非纯粹的"抗日机构",更非某些学者所言是中美关系史上的"亮点"。     

基于不同能量值特征优选的水声目标识别

采用Bartlet平均周期图、小波变换和经验模态分解方法分别提取信号的频段能量值特征、IMF能量值特征,重点对IMF能量值特征进行特征优选。通过设计BP神经网络分类器,对实测的四类舰船目标的辐射噪声信号进行测试,取得了较好的识别效果。     

基于循环谱相关的雷达信号脉内分析改进算法

针对传统的雷达信号脉内特征分析算法存在的局限,提出了一种基于循环谱相关的雷达信号脉内特征分析的改进算法。该算法将传统的循环谱估计方法进行了改进,能对雷达信号脉内调制方式进行识别并提取脉内特征参数,然后结合改进的小波变换的优点,对识别出的相位编码信号进行相位突变点的提取,最后输出至完善的脉冲描述字中。改进的算法能够在较低计算量的同时保证较好的脉内特征参数的估算精度。仿真结果表明,在较低信噪比下,该算法仍然具有较好的性能。     

虚拟行为机制下的恶意代码检测与预防

Cohen证明了不存在一个算法可以精确地检测出所有可能的计算机病毒。MCDPM是一种基于虚拟行为机制的恶意代码检测方法,其目的是避开Cohen结论的限制,从而实现对恶意代码的有效检测和预防。MCDPM将传统的代码行为过程分解为虚拟行为发生和实际行为发生两个部分,通过对虚拟行为及其结果的监视和分析,实现对代码行为的精确检测。由于MCDPM的分析结果是建立在代码的确切行为之上,因此其判断结果是真实和准确的。对于非恶意代码,MCDPM则可以通过实际行为发生函数将其运行结果反映到系统真实环境,保持系统状态的一致性。MCDPM可以用于对未知恶意代码的检测,并为可信计算平台技术的信任传递机制提供可信来源支持。     

一种低信噪比下二相编码信号脉内特征提取方法

为改善小波脊线法在低信噪比下提取二相编码信号脉内特征的性能,提出了一种改进的小波脊线脉内特征提取方法。该方法将魏格纳-威利变换与小波脊线法相结合,利用魏格纳-威利变换对噪声的抑制来改善信噪比,通过分析二相编码信号的小波脊线特征来得到脉内特征参数。仿真结果表明,该方法在低信噪比下仍能准确提取二相编码信号的脉内特征,具有明显优越性。     

一种基于模糊熵的特征选择算法

特征选择是模式识别中的一个重要组成部分。针对分类边界模糊的样本集,将模糊集的理论应用到特征选择中,通过对特征进行模糊化,定义一种模糊熵来度量特征的分类区分度,再采用相关系数度量特征间的冗余度,建立判定树。则树中的节点即为选择出的特征,树枝为特征的隶属度函数,且通过判定树进行的分类可以实现样本识别的模糊化。     

基于复杂度特征的干扰识别算法

复杂度可以用来刻画信号的波形变化特征。文中使用了L-Z复杂度和分形维数这两种复杂度作为干扰识别的特征参数并结合支持向量机对干扰进行分类。仿真结果表明L-Z复杂度和分形维数计算复杂度低,且具有较好的类别差异度,同时文中提出的算法具有较高的识别准确率。