基于RNN汉语语言模型自适应算法研究

深度学习在自然语言处理中的应用越来越广泛。相比于传统的n-gram统计语言模型,循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)建模技术在语言模型建模方面表现出了极大的优越性,逐渐在语音识别、机器翻译等领域中得到应用。然而,目前RNN语言模型的训练大多是离线的,对于不同的语音识别任务,训练语料与识别任务之间存在着语言差异,使语音识别系统的识别率受到影响。在采用RNN建模技术训练汉语语言模型的同时,提出一种在线RNN模型自适应(self-adaption)算法,将语音信号初步识别结果作为语料继续训练模型,使自适应后的RNN模型与识别任务之间获得最大程度的匹配。实验结果表明:自适应模型有效地减少了语言模型与识别任务之间的语言差异,对汉语词混淆网络进行重打分后,系统识别率得到进一步提升,并在实际汉语语音识别系统中得到了验证。     

融合战术与修正物理特征的空中目标战术类型识别

针对敌方飞行器隐身、伪装技术的日趋成熟,致使我方由侦察设备获取的电磁信号严重变形,特别是物理特征在目标类型识别中的作用日趋减弱的现实问题,提出了一种融合目标战术特征修正物理特征证据的目标战术类型识别方法。该方法从目标战术类型识别的军事需求出发,提出对冲突物理特征证据的阶梯式修正规则,以及对冲突证据折扣因子的优化方法,并将修正后的证据重新组合得到识别结果。仿真实例证明该方法在处理目标冲突物理特征证据时具有高准确率的特点。该方法为复杂环境下的目标战术类型识别问题提供一种新的解决思路。     

指标融合和隐马尔可夫模型的舰船装备技术状态评估

科学合理的技术状态评估技术是保障舰船安全性和任务完好性的有效途径之一,针对目前舰船装备技术状态评估缺乏动态性以及评估指标过多的问题,构建舰船装备技术状态多指标融合模型,结合技术状态评估指标融合模型和隐马尔可夫模型所具有双随机性和严谨数学推理能力的特点,建立基于指标融合模型和隐马尔可夫模型的舰船装备技术状态动态评估模型。最后通过案例分析验证了所提出的方法能够有效体现技术状态评估中的动态性,为舰船装备技术状态评估提供新的途径。     

基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别

针对雷达信号识别算法存在着准确率低以及抗噪性差的问题,提出基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别算法。该方法对雷达信号时频变换后得到的时频灰度图提取其香农熵(Sh En)、奇异谱熵(Ss En)和范数熵(No En),并将三维熵值作为信号识别的特征向量,采用支持向量机实现信号的分类识别。仿真实验表明,提出的算法能够在低信噪比下得到较高的正确识别率。     

通装机液检测试验平台综合测控系统设计与实现

综合测控系统是通用装备机械液压系统综合检测试验平台的核心功能子系统,实现了利用一套软硬件系统完成××种通用装备机械液压系统的原位检测、评估及故障诊断、部(元)件修后试验控制及质量评估和信息管理等功能。详细介绍了综合测控系统的构成及功能、软硬件系统的设计与实现以及解决的关键技术问题,为今后研制具有"综合集成、功能通用"要求的测控系统提供借鉴和参考,也为通用装备维修检测设备的下一步研制工作提供建议与思路。     

基于随机森林法的机械变速箱技术状态评估

将随机森林RF(Random Forests)引入到机械设备技术状态评估领域,对某型坦克不同劣化程度的变速箱振动加速度信号数据进行分类研究,分类精度达到97%以上,证实了此方法的有效性。基于RF的评估方法具有组合分类器精度高、树型分类器运行速度快的特点,在机械设备状态识别、故障诊断中表现出了良好的性能。     

装备液压系统泄漏量原位检测评估模型

在分析通用液压元件结构的基础上,建立了装备液压系统原位检测条件下的泄漏量评估模型。以某型装备柱塞泵为例,进行了泄漏量评估标准的具体计算和原位不解体流量检测试验,通过对比检测结果和评估标准,判断出了该泵的技术状况。     

通用装备机械液压系统综合检测试验平台的设计与研制

针对目前通用装备保障建设过程中存在的保障设备通用性差、综合功能弱、机动性能差及信息化程度低等问题,提出了"划类分组、综合集成、一体通用"的设计思想,研制了可完成军械、装甲、工程、防化、车辆、陆军船艇等装备机械液压系统技术状况检测与评估、故障诊断、部(元)件修后试验与质量评估、信息管理等功能的综合机动平台。重点阐述了平台各系统的设计思想、硬件组成及软件框架。实际应用表明,该平台具有"广谱"、"广域"和"全时"的能力,其推广使用将为通用装备保障由"基于型号"向"基于能力"的建设转型提供成功示范。     

多特征空间下的支持向量机及其在图像识别中的应用

分别在主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)和线性鉴别分析(LDA)所构造的特征空间下用模糊支持向量机(FSVM)进行人脸识别。同时,提出了一种改进的FSVM方法,即利用FSVM和多叉决策树相结合的思想来设计人脸分类器,从而使FSVM分类器的速度得到了大幅度的提高。通过在ORL人脸库上的实验结果表明,该算法是有效的。     

不同边界条件下水下爆炸气泡的数值模拟

采用有限元程序MSC.Dytran对不同边界条件下水下爆炸气泡的脉动过程进行了数值模拟。对数值模拟中的一些重要问题,如炸药药包的建模、网格密度、状态方程和静压力场的设定等问题进行了探讨。对无限水域中的水下爆炸气泡以及自由面边界、水平刚性面边界和垂直刚性面边界三种边界条件下的水下爆炸气泡进行了数值模拟,分析了水下爆炸气泡的半径、外形变化、气泡脉动压力、流场中的速度分布,结果发现边界的存在对气泡外形的影响较大,刚性边界面会使气泡脉动压力增大较多,而自由面边界对气泡脉动压力的影响较小。将数值模拟的结果与理论模型、经验公式和试验结果进行了比较分析,结果吻合较好。