基于瞬时转速多特征融合的内燃机各缸工作状态识别

为分析内燃机瞬时转速波动过程与各缸工作相位的对应关系,进而识别各缸工作状态,提出了基于硬件计数原理的内燃机瞬时转速精确测试方法,在某自行火炮发动机上测取了发动机正常工作、燃烧不良和失火工况下的瞬时转速信号。对信号进行频谱分析,并利用分频带滤波方法分离出电调信号和各缸做功冲击信号,进而提出5个特征参数并计算各特征参数的相对偏差和偏差极性,最后根据不同特征参数的相对偏差幅值和偏差极性分布规律判别各缸工作状态并定位状态异常缸。     

基于时频分析的飞机目标识别

本文利用小波变换对五种飞机目标的雷达回波进行时频分析,得到了回波信号的时频分布图。全面清楚地描述了目标的散射特性。文中通过提取时频分布图的矩特征作为目标特征量,对五种飞机的目标作了识别实验,取得了良好的识别效果     

多模板指纹的特征拼接

许多自动指纹识别系统在注册阶段对于每个用户存储同一手指的多个模板指纹,在认证阶段将输入的指纹和存储在模板库中的相应手指的多个模板指纹进行比对。提出了将多个模板指纹的特征进行拼接的方法,将多个模板指纹拼接成一个模板指纹。这样,在认证阶段可以减少和输入指纹进行比对的模板个数,加快了比对速度。同时,拼接而成的模板指纹比单个模板指纹的特征丰富,有利于提高识别的正确率。实验测试表明,方法能够提高系统的识别性能。     

神经网络在目标属性识别中的应用研究

首先介绍了目标属性识别的方法,并对多属性决策模型(MultipleAttributeDecisionModel,MADM)目标属性识别模型进行了分析,在此基础上提出了基于神经网络的目标属性识别模型,其能有效地解决目标属性识别问题。     

数据融合与雷达目标识别综述

数据融合技术是70年代兴起的一门新学科。现代战争中,随着雷达、红外、激光及光电等传感器的数量日趋增多,数据融合技术正日益得到广泛应用。介绍数据融合在雷达目标识别中的应用,并揭示出数据融合是解决雷达目标识别之捷径。     

红外图像人脸识别方法

红外成像具有抗干扰性强、独立于可见光源、防伪装、防欺诈等优点,这使得红外图像人脸识别可在很大程度上弥补可见光人脸识别技术的缺陷和不足,是今后人脸识别研究的一个重要方向。在深入分析红外人脸图像特性的基础上,研究了红外图像人脸识别的特点,并提出了一种新的红外图像统计人脸识别方法。实验结果表明,这种识别方法不论从理论上还是从实验上都是可行的,具有良好的识别能力。     

自动目标识别(ATR)技术发展述评

能够自动进行目标识别 ( ATR)是现代武器装备力争具备的先进性能之一。从历史回顾、当前状态及未来发展等几个方面对自动目标识别的研究历程、技术现状和发展前景进行了较为详细的论述 ,并指出了当前发展中遇到的主要技术难题及可能的解决办法     

网电作战目标识别系统建设

随着信息技术的普及和发展,作为陆海空天之外的第五空间,网络电磁空间已成为现代信息战争的重要作战域。网电作战目标成为作战双方打击和防卫的关键对象,并贯穿于各个作战域。文章就网电作战目标识别提出网电作战目标识别系统的建设。以美军在其"作战云"理念下建设的目标情报融合系统作为参考,从系统组成要素和系统组织关系等层面对未来网电作战目标识别系统建设提出构想,有益于未来网络电磁空间情报体系框架构设。     

厨房自动灭火装置有关问题探讨

厨房烹饪设备火灾绝大多数是由于操作不当,引起食用油着火失去控制所致。由于食用油的闪点和自燃．最温度均较高,一旦发生火灾,扑救困难,而且表面火焰熄灭后易发生复燃。通过对食用油的火灾特点分析,并结合ZCQ型厨房灭火装置的组成、工作原理,提出在厨房内设置安装自动灭火装置应注意的问题。     

基于支持向量机的多分类军事目标识别应用

针对现代战场信息化程度的不断提高,电磁环境日趋复杂,侦查目标难以准确地识别情况,提出了运用支持向量机多分类器对军事侦查目标进行有效识别.结构风险最小化地支持向量机分类方法是小样本情况下统计机器学习的经典,具有速度快、泛化能力强等特点.用该算法建模军事目标的识别问题,达到了较高的识别准确率.所以应用在对侦查目标的识别上具有良好的效果,在军事应用上有较广阔的前景.