基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别

针对高分辨距离像的特点,应用双谱与SVM研究高分辨雷达目标识别问题。提出了基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别方法。该方法选择具有最强鉴别能力的积分双谱构成局部积分双谱特征,基于局部积分双谱进行距离像特征提取,然后应用支持向量机对提取的特征进行分类识别。利用四种局部积分双谱的目标识别仿真实验结果表明,提出的方法具有良好的分类性能。     

低轮PUFFIN算法的积分攻击

PUFFIN是一个分组长度为64bit的轻量级分组密码算法,其密钥长度为128bit。对PUFFIN抵抗积分攻击的能力进行研究,构造并证明PUFFIN算法存在5轮和6轮积分区分器。利用6轮积分区分器对8轮PUFFIN进行积分攻击,可恢复2轮共100bit轮密钥,攻击的数据复杂度为220个选择明文,时间复杂度约为233次8轮加密,存储复杂度为220,这是目前为止对PUFFIN最好的积分分析结果。     

主元分析法和模糊积分的航空发动机气路状态监测

航空发动机是一个大系统,由于结构复杂、工作条件恶劣等因素影响,对其进行有效地健康状态监测成为航空领域长期难以解决的关键技术之一。为有效监测航空发动机健康状态,以航空发动机气路系统为例,提出一种基于主元分析和模糊积分的航空发动机状态监测方法。首先,利用主元分析法提取发动机状态样本集的主元,对样本数据进行降维,实现样本的最优压缩。其次,利用BP神经网络和Elman神经网络对发动机状态信息的特征向量进行初步状态监测。最后,利用模糊积分对采用两种神经网络的初步监测结果进行决策层融合,从而有效地实现对航空发动机气路系统的状态监测。通过某型真实航空发动机验证表明,所提出基于主元分析和模糊积分的状态监测方法,能有效提高监测的准确度,满足航空发动机状态监测的实时性要求,具有良好的工程应用价值。     

各向异性介质体目标电磁散射分析的快速算法

利用体积分方程矩量法(MoM)及其多层快速多级子算法(MLFMA)研究了各向异性的电介质体或/和磁介质体目标的电磁散射问题,将多层快速多级子算法的计算结果与解析方法(Mie)或矩量法结果进行了对比分析.不但验证了MLFMA算法的高效性和精确性,同时该算法还适合于分析模拟任意复杂介质体(如各向异性磁化等离子体)目标的电磁散射问题,为进一步实现电大尺寸的任意复杂各向异性介质体/金属组合目标电磁散射分析的精确高效算法奠定了基础.     

基于多分辨分析的数值积分算法

从多分辨分析思想出发 ,推导出一种计算数值积分的算法 ,通过加强迫函数改善其精度。利用张量扩张的原理 ,将其推广到计算多维数值积分。结果表明 ,它不但与传统的Simpson算法有较好的一致性 ,而且对于震荡积分也有较高的精度。     

平板翼流体动力边界积分多重网格计算

讨论了平板翼流体动力边界积分法多重网格计算模型,给出了残差计算格式和函数修正值计算公式,推导出与步长无关的环量多重网格计算公式.计算结果表明,利用多重网格方法加快了收敛速度,其数值计算的流体动力与试验值吻合.     

广生灭过程的积分型随机泛函

讨论了广生灭过程的积分型随机泛函的概率分布，给出了分布的拉氏变换所满足的差分方程，且求出了它们的解     

编队对地攻击航空武器系统对抗模型

建立了对抗情况下同类型机群对地攻击航空武器系统作战数学模型,给出对地攻击航空武器系统作战效能分析的总体指标,应用优化理论对对抗情况下对地攻击航空武器系统作战效能进行了优化分析与综合。其结果可用于对地攻击航空武器系统作战效能分析综合及系统设计中。     

时域电场积分方程中的奇异提取技术

介绍了一种基于奇异提取技术的时域积分方程中奇异积分的处理方法,在奇异提取过程中,电磁波传播的延迟效应对积分的贡献包含在内。数值实验表明该方法能够大幅提高自作用和近作用阻抗矩阵元素的计算精度。     

神经网络中引入数值积分寻优法

本文提出了一种新的寻优方法———数值积分寻优法 ,将此方法应用于神经网络的学习算法中 ,构造了两个神经网络 ,它们与BP网络有相同功能 ,且不出现BP网络的局部极小问题 ,收敛速度比BP网快