深度多属性增强水声目标识别方法

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。     

战场目标声/震侦察与识别

介绍了一个采用被动侦察体制的多传感器侦察系统。在研究了地面战场典型目标的噪声场和地震动场产生机理的基础上 ,对战场目标噪声信号和地震动信号进行功率谱估计 ,分析了各种目标的线谱特性。设计了拓扑结构合适的 BP神经网络分类器 ,可以有效地分类识别战场典型目标     

目标识别中的传感器管理方法

基于假设检验的方法,研究了目标识别中的传感器管理方法。分别以用于假设检验问题中的最大后验概率、最小代价函数和最大正确检测概率为目标函数,给出了用于目标识别问题的多传感器管理方法,并针对目标识别问题的特点,对其进行了相应的改进。通过对一定场景的仿真,比较了三种不同方法的识别正确率和平均采样次数,分析了各种方法的特点。     

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。     

基于图元识别的OCR文本图像倾斜矫正快速算法

提出了一种基于文本图元识别以跟踪字符中心线的高精度矫正OCR图像倾斜的快速算法,该算法思想虽然简单,却具有高效和高精度的特点,同时还具有高可靠性和良好的抗噪特征.实验表明,该方法完全满足实时应用的需要.     

面向C4ISR系统的风险识别技术研究

分析了C4ISR系统的基本结构及其风险特性,针对目前C4ISR系统风险识别方法局限性大的问题,提出利用层次全息图技术分别从不同视角来透视风险来源,并根据C4ISR系统特性,将不同视角交错分析,观察所有可能的风险因子交互影响的关系. 该方法能够完整地发现系统开发中的风险检查点.     

基于粗集理论证据加权的电子目标识别法

在对电子目标进行识别时,往往采取多传感器融合的D2S证据理论进行处理,但是由于传统的D2S证据理论中各传感器对识别结果的重要性没有区分,基于此将粗集理论属性重要度概念应用到各传感器的重要性上,从而实现加权融合的证据理论。仿真实验及其结果表明该方法对电子目标识别是有效的,尤其在传感器受到干扰时,具有较强的现实意义。     

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。     

基于运动状态和敌我属性的空中目标融合识别

研究了基于实时跟踪器的空中目标航迹身份识别问题。从分析目标运动状态和敌我属性的不确定性出发 ,建立了空中目标身份统计模型 ;根据建立的模型 ,通过采用Dempster Shafer证据理论方法 ,对空中目标进行融合识别。仿真实验结果证明了模型和算法的有效性。     

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。