基于离线文本独立的笔迹鉴别系统设计

笔迹鉴别是通过分析手写字符的书写风格来判断书写人身份的一门技术,利用改进型多通道Gabor滤波器来提取笔迹图像的纹理特征,用最邻近分类器进行分类。本设计中采集了12个人的不同笔迹,取得了较好的结果。     

润滑油介电谱数据库识别

介电谱技术是一种鉴别油品种类的新技术,润滑油是一类典型的介电材料,在不同激励频率、激励电压和激励波形下,润滑油中的不同化合物组分会产生不同的弛豫运动,表现出不同的介电谱特征信息。利用石油产品介电谱分析仪采集了49个润滑油的介电谱数据,利用数据库识别方法对这49个油品进行种类识别,正确率达到93．88％。表明介电谱信息与润滑油的整体特性密切相关,可以通过介电谱技术对不同种类的润滑油进行识别。     

一种计算任意形状封闭区域面积的新方法

在图像模式识别中 ,面积是很重要的特征。提出一种计算面积的新方法 ,利用Freeman链码矢量分析 ,对边界像素标注综合处理 ,再进行边界像素坐标加权求和计算 ,求得目标面积 ;该方法与原有计算面积的方法相比 ,该方法实现简单 ,计算量小 ,结果准确     

基于自适应小波正交基神经网络的参数辨识

提出了一种基于小波正交基神经网络的非线性在线辨识方法.小波变换具有良好的收敛速度和逼近精度,神经网络具有强大的非线性映射能力、自学习、自适应等优势,采用正交基小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络,该网络兼有小波函数和神经网络的优点;制导航弹数字仿真结果表明, 该方法对含噪声数据进行处理效果好,能很好地满足非线性在线辨识的需求.     

图像识别在自主式潜水器自动探雷中的应用

为了实现自主式潜水器自动化探雷的功能,提出了基于K-L变换的目标光学实景像素灰度分布特征提取方法,针对光信号衰减的情况,采用了色彩"补偿"的解决方案.通过对待识目标图像的重建,实例证明,结果是满意的.这对猎雷具装备的发展具有一定的参考价值.     

风作用下缆船拖带非线性系统运动数值模拟

基于船舶操纵性运动方程和拖缆的三维动力学运动方程,提出了被拖点位置匹配的方法,建立了拖船—拖缆—被拖船系统的非线性整体拖带动力学模型.为了考察被拖船航向稳定性与横向稳性的关系以及风载荷作用的影响,被拖船采用水平面四自由度运动方程,并引入了风的作用力和力矩.拖船采用PD控制方法较真实地模拟了拖船航向改变的运动过程.对一个拖船—拖缆—被拖船系统(5 000 t的拖船和3 000 t的被拖船)在时域内进行了风作用下拖带运动的模拟.计算结果表明,风力增大拖带航向稳定性降低,拖带航向稳定是横向稳的必要条件.数值计算结果归纳出判别被拖带船航向稳定性的极坐标图,该极坐标图表明顶风航行较顺风具有较强拖带航向稳定能力,但是拖带航向稳定性区域很小,而顺风和顺斜风拖带比顶斜风具有更大的拖带航向稳定性区域.     

电化学极化状态对潜艇螺旋桨扰动电场模型的影响

潜艇服役期间涂层性能退变影响潜艇电场分布,以材料电化学极化状态为边界条件,应用边界元法建立潜艇涂层性能下降、涂层渗透腐蚀、涂层局部破损极化三种潜艇腐蚀静电场模型,从时域和频域特征对螺旋桨扰动电场模型进行分析。研究结果表明：电化学极化状态对螺旋桨扰动电场的电位信号特征及电场谐波频段影响显著。恒电位、线性极化、非线性极化三种边界条件下,螺旋桨以相同频率旋转扰动静电场时,各模型的频率成分占比差异明显。非线性边界条件下的扰动频率和2倍扰动频占比相差最大,线性边界条件下的扰动频率和2倍扰动频占比相差最小。三种边界条件下电场模型的3倍扰动频以上的谐波范围会发生改变,恒电位边界下模型谐波范围最小,非线性边界条件下谐波范围最大。     

采用重构吸引子的辐射源个体识别技术

为解决现有基于相空间个体识别方法面临重构特征矢量维数高、计算效率低、鲁棒性差等问题,从非线性动力学角度出发,构建了基于重构吸引子的辐射源个体识别框架,并在此框架内提出了基于等距映射的辐射源个体识别技术。该技术采用等距映射从相空间中重构辐射源吸引子,可以更低的维度描述辐射源系统动力学特性,反映辐射源个体的“指纹”特征。实验表明该方法识别准确率更高、效率更高、听鲁棒性更强。     

二维非线性正交异性材料的瞬态热传导反问题研究

针对正交异性材料的二维非线性热传导反问题,本文采用顺序函数法对表面热流辨识进行了研究。在求解反问题时用到有限体积法、牛顿-拉夫逊法并引入未来时间步长的概念。在每个时间步内,将待辨识热流视为非线性方程组的未知量,通过一个迭代过程进行求解。从文中的例子可以看出,真实热流和辨识热流结果相近,从而证明了本方法在辨识二维非线性热传导反问题时是准确、稳定、有效的。     

基于置信规则库的防空目标意图识别方法

为解决防空反导体系对于目标意图识别中多源信息处理的问题,提出了一种新的防空目标识别方法——置信规则库(Belief Rules Base)识别模型,该方法是基于BRB专家知识系统的自学习方法,可以有效处理多源不确定性信息。同时,为了提高其识别效率,建立了一种与之相匹配的参数优化模型,并选择差分进化算法作为BRB识别模型的优化引擎。此外,在BRB识别模型中,专家意见也被引用到模型的初始化和推理过程中。最后采用一个实例对BRB识别模型的准确度进行验证。研究表明:该方法具有较强的实用性,可为防空反导体系的目标意图识别提供有力支撑。