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。     

基于语音频谱包络抽取的MFCC算法

MFCC可以更加准确地表示语音低频处的频谱包络,在语音转换中是一种很好的频谱包络表示方法;提出一种新的有效的求解MFCC的算法,先对频谱通过谐波抽取得到阶梯谱包络,再对阶梯谱包络进行Mel尺度变换,最后通过余弦变换求得MFCC参数。该方法实现简单,运算结果准确。     

基于动力学模型的有源假目标鉴别方法

针对导弹防御中可能出现的有源假目标欺骗干扰,从雷达数据处理的层次上进行了真假目标鉴别研究。利用自由段有源假目标与实体目标在动力学模型上的本质差异,提出了动力学模型匹配系数的概念,推导出理想条件下的动力学模型匹配系数的解析表达式。在弹道目标跟踪的基础上设计了有源假目标鉴别算法。结合中程弹道,进行了真假目标鉴别的计算机仿真实验。实验结果表明,所提算法能有效鉴别有源假目标。     

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。     

融合神经网络与超像素的候选区域优化算法

为解决目标检测中候选区域召回率低的问题,提出融合神经网络与超像素的目标候选区域算法.该算法利用神经网络提取更能清楚表达目标边界的特征,并使用聚类、相似性等策略,计算每个滑动窗口所含有的边缘信息量;将待测图像使用简单线性迭代聚类算法分割成若干个超像素,并利用超像素的空间位置、完整性、相邻超像素间的对比度信息,计算各个超像...     

基于窗口预测匹配的序列图像点目标轨迹检测算法

序列图像中运动点目标轨迹的实时检测算法,是目标识别、实时跟踪处理系统中的关键算法之一。在分析不同层次处理方法的基础上,给出了一种基于预测、窗口匹配的点轨迹预测—匹配检测算法,并根据仿真实验的效果,指出此算法可有效地对低信噪比序列图像运动点目标轨迹进行实时检测,具有多目标轨迹检测能力。     

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。     

坦克会战中动态武器—目标分配问题求解方法

动态武器-目标分配(DWTA)是坦克会战中取得战斗胜利的关键.建立了坦克战中DWTA模型,并提出了它的一种简单求解方法.实验结果表明求解方法是有效的.     

从空间站出发的奔月轨道设计

由于空间站的运行轨道在惯性空间是已经确定的,因此对于基于空间站组装的月球探测器,需要对其奔月轨道做出专门设计.本文结合月球的运动规律,建立了完整的奔月轨道数学模型,并结合工程的实际背景,给出了相应的约束条件,从而将轨道设计问题转化为求解满足一系列约束条件的轨道动力学方程.然后通过选取合理的优化目标和约束参数,利用遗传算法和SOP算法进行求解,计算得到了满足条件的奔月轨道参数.最后,将得到的初步设计结果,与STK计算结果进行了比较,进一步验证了结论的正确性.     

基于目标特征的光学遥感图像舰船检测方法

针对在大场景、高分辨率的光学遥感图像舰船目标检测中,传统的阈值检测方法效果不佳,而恒虚警法计算量大的缺点,研究一种根据检测舰船目标的特征,对每个可能的目标区域,快速计算检测阈值的方法。同时,研究基于RNN网络及信噪比的特征选择方法,对目标的特征进行优选并对候选目标进行鉴别。实验结果表明,采用本文方法进行舰船目标检测能获得较好的检测结果.