基于贝叶斯网络的特征分类器

本文讨论了贝叶斯网络的基本概念,推理算法和参数设置问题,研究了贝叶斯网络作为特征分类器的特点,以及在多传感器目标识别中的应用。     

噪声环境下的汉语语音识别技术

本文讨论了噪声环境下的汉语语音识别技术,从语音识别的一般方法出发,主要介绍了系统原理和用DSP构建实现的方法。     

全息透镜联合变换相关器作多目标识别

提出了一种用光学联合变换相关器作多目标识别的方法。该方法采用多焦点全息透镜产生N个联合变换功率谱列阵,并进行了理论分析和实验。     

识别技术

利用光学仪器、雷达、声纳和计算机等设备,对远方目标进行探测和辨识的技术。识别可分为视觉识别、雷达识别及其他方法的识别。识别技术广泛用于国民经济、空间探测和军事领域。军事上主要用于判明目标的类型、性质和敌我属性。视觉识别主要利用人的眼睛和光学仪器。雷达和计算机是识别     

基于人工神经网络的齿轮箱载荷识别研究

提出了一种基于实测结构响应识别作用在齿轮箱上激励的方法 ,该方法利用人工神经网络建立响应信号与激励之间的映射模型。通过单级齿轮箱上所做的试验数据表明 ,这种利用人工神经网络识别齿轮箱载荷的方法是可行的 ,并且 ,经过训练的网络模型在齿轮箱载荷识别的过程中显示了极快的收敛速度和很高的识别精度。     

面向态势估计的多代理规划识别模型的研究

态势估计问题是数据融合的高层部分,如何有效的评估态势进而推理出敌军的目的、意图是要解决的问题;而在战役对象多、机动复杂的情况下如何推理更是一个待解决的问题。通过应用多代理规划识别理论,建立态势评估的推理框架,进而推出解决态势融合的推理算法。     

一种基于模板脉冲序列的雷达辐射源识别方法

现有的雷达辐射源识别方法无法有效地在密集的信号环境中对复杂体制雷达进行快速准确的识别.因此,研究了一种基于模板脉冲序列的雷达辐射源识别方法,给出了其并行处理的结构和具体实现算法.在不同密度的信号环境中该方法能够有效地识别出雷达辐射源并且具有较小的运算复杂度.利用计算机对该方法进行了仿真实现,结果表明在密集信号环境中该方法仍然能够快速有效地识别出雷达辐射源.     

激光告警系统的发展现状与问题

从激光技术在激光制导武器上的广泛应用出发,结合日趋严重的激光威胁,对目前世界各国装备和在研制的主要激光告警系统进行了综述.从光谱识别型、相干识别型和散射探测型3种激光告警系统出发,阐述了各类激光告警系统的现状、关键技术、典型应用,结合近年来的实战与各国的研制情况,对新世纪激光告警系统的研究与发展,提出了新的问题和要求.     

小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别

针对变速箱故障信号的非平稳和时变特性,提出了小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别方法。为了验证该方法的有效性,试验模拟了某型车辆变速箱正常、7216轴承滚动体点蚀及3挡被动齿轮严重磨损3种状态,以箱体振动信号作为分析信号,首先对信号应用小波阈值法降噪减少干扰,接着将小波分解系数单子带重构得到不同频带的信号分量,提取各频带能量作为特征向量输人神经网络进行状态识别,结果表明该方法能有效识别变速箱的3种状态。     

基于后缀向量拼接的军事装备命名实体识别

军事命名实体识别是军事知识图谱构建和装备实体画像的基础性和关键技术,该技术进一步为军事文本智能化处理、辅助决策和情报分析等任务提供支撑。基于后缀向量拼接的军事装备命名实体识别方法,针对中英文文本结构构成具有天然差异,中文文本缺少天然分割,加之军事装备别称较多,可能会造成识别的缺失等问题,提出利用文本字向量、词向量拼接实体后缀向量的方法,对军事装备实体进行识别和发现。通过实验验证方法的合理性和先进性。