RFID技术在军用危险品仓储管理中的应用

针对军用危险品仓储管理中存在的数据采集不够准确、自动化程度不高的问题,本文以某军用爆炸危险品仓库的典型收发作业为例,把射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术引入到其仓储管理过程中,在仓库现有设施设备的基础上,给出了一种基于RFID的军用危险品仓储管理系统的总体设计,最后提出了该技术未来的应用方向。     

物体识别不变性方法比较分析(Ⅰ)——统计方法

在计算机视觉与模式识别中,如何从不同的角度来识别同一物体而与该物体的位置、放置方向无关,是一个关键的课题,至今仍无很好的解决方法。本文中,我们总结了现有的方法,并将它们分为统计方法、解析方法和神经网络方法3类,并对这些方法的两个主要性能指标,即噪声敏感性和变形敏感性进行了模拟分析,模拟工作是在Masscom高速微巨机上完成的。最后,我们提出了一种新的方法。     

确定冲击载荷识别频段方法探讨

冲击载荷识别中,识别频段的确定直接影响识别精度,根据目前确定信号频段的4种方法,通过分析比较,提出了依实际情况,经载荷频段预估、试识别、平滑处理,而后用载荷频谱函数下降20db确定载荷频段的方法,并通过实例,进一步说明了该方法的可行性。     

基于改进CNN的红外目标识别方法研究

自动目标识别是红外成像精确制导武器系统的关键技术,针对传统红外目标识别算法在复杂环境作战中存在目标特征建模复杂、识别率低等问题,提出一种基于改进的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)方法。结合红外目标特性,调整ZFNet的卷积层和池化层数量,加入空间变换网络以提高对数据变换的鲁棒性;对Dropout层的丢弃率变化进行可视化分析并确定选取原则,以提高红外目标的识别率。通过试验结果与传统方法相比,该方法具有较高的识别率,能够为红外成像导引头目标识别算法设计提供参考。     

一种多弹种共架兼容发射控制技术

多弹种共架兼容发射控制技术主要用于某新型箱式火箭炮武器平台的多弹种共架发射,能够满足现有制导火箭弹的发射控制,并兼容后续发展的制导弹药和智能弹药的发射控制。与现有技术相比较,本技术制定了统一的箱炮、弹炮接口和制导火箭弹发射流程、弹种识别规则等技术标准,并采用构件化软件设计,实现了多弹种共架兼容发射,突破了现有火箭弹发射平台升级改造困难、发射弹种单一、无法兼容多弹种的老问题;构建起能够兼容发射多种、多类型制导火箭弹的通用发射平台。     

多目标跟踪系统测量结果识别算法分析

首先针对多目标自动跟踪问题,对测量结果的两种识别方法和判定规则进行了讨论,给出了目标状态模型、参数模型和探测模型,并对这些模型进行了评估,在此基础上重点分析了多目标自动跟踪状态下基于状态模型参数识别测量结果的算法。最后指出了这种算法的优缺点。     

基于PSO-RBF神经网络的雷达目标识别

为提高雷达系统目标识别能力,对粒子群算法及RBF神经网络进行了分析。针对离子群算法(PSO)易陷入局部极小的缺陷,提出了基于自适应时变权重和局部搜索算子的改进PSO算法,并将该算法应用到RBF神经网络核函数参数的优化学习中,进行了雷达目标识别仿真实验。仿真结果表明,相对于标准PSO-RBF神经网络,改进算法不仅收敛速度快,且误差精度高,特别在干扰较强时,目标的识别率有较大提高。     

蚁群算法的多目标识别模型

现代海战中,我面临的威胁目标复杂多样,正确识别敌目标是做出准确的军事决策的前提.基于蚁群算法的并行最优化特点,引入近邻函数,将目标识别问题转化为最优化聚类问题,提出了一种新的多目标识别算法.实验结果表明此方法是有效的,具有一定的军事现实意义.