基于BP神经网络的空中目标识别

空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一。根据空中目标的各种属性,建立基于BP神经网络原理的空中目标识别模型。利用MATLAB神经网络train函数训练采集的样本数据,得到稳定的权值和阈值,为后继的目标识别提供依据。该模型利用神经网络的记忆、联想、容错功能,进一步提高空中目标识别的稳定性和可信度。降低了个别传感器误判而造成的目标识别错误概率。     

基于生成模型的人体行为识别

提出了一种基于生成模型的人体行为识别方法。选取关键点轨迹的方向-大小描述符、轨迹形状描述符、外观描述符作为人体行为的特征;为了降低人体行为特征维数,利用信息瓶颈算法进行词表压缩;利用生成模型,结合已标记样本和未标记样本提出了一种人体行为识别的半监督学习方法,解决了行为识别中的小样本问题。在YouTube 数据库、 UCF运动数据库上利用提出的方法与已有的方法进行了对比实验,结果表明该方法具有更高的识别精度。     

表格/文本图像歪斜度检测方法

在表格处理和光符识别软件中．歪斜图像校正是一项重要的预处理技术。针对文本和表格图像,本文提出了一种基于线条检测模型的高精度、快速的歪斜图像检测方法。     

主动学习与自学习的中文命名实体识别

命名实体识别是信息抽取中的一项基础性任务,如何利用丰富的未标注语料来提高实体识别的指标是该领域一个重要的研究方向。基于条件随机场提出一种将主动学习与自学习相结合的方法——SACRF,通过设置置信度函数和2-Gram频度阈值来选取样本,并采用人工与自动相结合的方式进行标注来扩展训练语料。实验表明,该方法在提高实体识别的精确率和召回率的同时,能够显著地降低人工标注的工作量。     

低分辨雷达基于波形特征的飞机架次判别方法

通过分析低分辨雷达飞机目标回波波形,提取出低分辨雷达飞机目标架次可资分类的特征参数作为飞机目标架次判别的特征向量。最后,采用模糊极大极小神经网络作为分类器,在低分辨雷达目标识别样机系统对机群目标进行分类识别试验中,验证了所提取特征的有效性。     

一种RS码快速盲识别方法

为了获取数字通信中未知线路的纠错编码信息,提出了一种RS码快速盲识别方法.通过对RS码的二进制表示进行码根求解的方法来检测未知线路的RS码长、本原多项式阶数以及可能的本原多项式;进而遍历得到的本原多项式对RS序列进行伽罗华域的傅里叶变换(GFFT),通过连零位置和个数最终确定未知线路的真实本原多项式和生成多项式.实验验...     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

时变信道下雷达辐射源个体识别的局部相关检验方法

辐射源个体识别是电子战领域的研究热点。针对时变信道下波形已知的雷达个体分类问题,基于似然比检验提出一种稳健的局部相关检测方法。该方法利用雷达波形中差异度较大的部分生成参考波形,构建假设检验模型进行信号分类,并通过比例因子调节参考波形的差异显著性。仿真实验表明,随着参考波形差异显著性增强,本方法识别性能明显优于直接最大似然比方法,具有较好的抗多径性能。     

雷达目标回波信号的混沌、多重分形分析与识别

本文旨在将混沌、多重分形的理论和方法引入雷达信号处理，从混沌、分形动力学角度来揭示和刻划复杂目标散射机理，为进行有效信号处理和可靠目标识别寻找新的理论和技术实现方法。文中统计了五种飞机目标回波信号的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数分布情况，并计算了其多重分形维数，然后在此基础上，进行了目标识别的实验，获得了较高识别率。本文的研究表明，混沌、多重分形理论在目标特性及识别的研究中具有良好的应用前景。     

高轨双星辐射源跟踪的高斯和-容积Kalman滤波算法

针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波(5CKF)的跟踪算法GS-5CKF。该方法将起始时刻的时差观测量所确定的位于地球表面的时差线按经度等间隔划分,初始化多个并行的5CKF,线性组合各滤波器的输出获得辐射源运动状态的估计。针对5CKF,提出新的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,从而提高了跟踪精度,同时保持GS-5CKF算法复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5CKF和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等方法,提出的算法具有更高的估计精度。