基于贝叶斯网络分类器的雷达辐射源识别方法

雷达辐射源识别是电子对抗中的重要组成部分.贝叶斯网络分类器建立在坚实的理论基础之上,具有较为优秀的分类性能,而且能够有效地处理不确定性问题,重点研究了如何利用贝叶斯网络分类器进行雷达辐射源识别,并通过仿真实验对朴素贝叶斯分类器及其扩展方法进行了分析比较.实验结果表明,与基于概率近似准则的方法相比,基于分类准确率提高准则的扩展树生成方法具有更为优秀的分类性能.     

基于层次方法和PCA特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞多分类,可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法实验后,选取支持向量机（SVM）作为基分类器,先用一对一策略（one- versus -one）训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。又考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能同时,每层分类前先采用主成分分析（PCA）法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次PCA法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。     

汉语语音识别中的一种音节分割方法

汉语语音识别研究中,识别单元的选取是很重要的。随着大词汇量连续语音识别研究的发展,越来越多汉语语音识别研究中选取次音节单位作为识别单元。结合汉语发音声学特性,提出了音节的重叠音素分割策略,并利用小波方法实现了音节的分割,实验证明该方法分割准确可靠。     

共址调频和调幅系统干扰机理及干扰抑制需求分析

以调幅和调频电台为研究对象,对共平台接收电台前端低噪声放大器的非线性进行精确建模,分别对调幅电台和调频电台的干扰抑制需求进行解析,并通过数值仿真对解析模型进行验证。结果表明:所提解析模型较现有模型更为准确;当有用信号功率、噪声功率和干扰功率相同时,调幅通信系统的干扰抑制需求高于调频通信系统。     

空间矢量脉宽调制的研究

对空间矢量脉宽调制(SVPWM)的理论进行了较详细的讨论.利用DSP电机控制器TMS320F240实现SVPWM,分析了该方法的特点,并给出了相应的实验结果.     

基于灰关联分析和粗糙集的通信电台识别方法

通信侦察过程积累了大量电台通信记录,对这些数据进行分析、推理,可以识别电台的数量、装载平台等,为了提高识别正确率,提出了基于灰关联分析和粗糙集的通信电台识别方法。首先,依据粗糙集理论将信息表划分等价类,得到电台航迹;再根据灰关联分析计算雷达航迹和电台航迹的灰关联度,最后按照最大灰关联度原则进行通信电台关联。实验结果表明该方法适用范围更广,在多个平台的运动轨迹交叉且在交叉时刻各有电台通联、同一平台上的多个电台在不同时间通联这两种情况下,均能较好地对电台进行关联。     

目标识别跟踪系统的图像收集处理软件流程设计

详细介绍了目标识别跟踪系统中图像收集处理软件的设计流程。首先介绍了目标识别跟踪系统,然后从视频图像显示到目标图像获取和发送的整个流程进行详细阐述,并针对流程节点中获取目标图像的两种方式加以深入研究。     

星载光学遥感成像系统复杂性分析

为研究星载光学遥感成像系统的复杂性,由复杂系统的基本特征与系统研究的基本原则出发,通过对成像全链路流程的分析,确定光学遥感成像系统的复杂性来源及其表现形式。建立星载光学成像的数学模型,以系统重要参数——调制传递函数为基点,通过正过程建模分析和逆过程测量计算相结合的方式,分析了系统复杂性研究的基本原则,即还原论与整体论相结合、定性与定量相结合的过程。由正、逆过程的对比分析,一方面阐述了系统性能与各个环节参数之间的关系,另一方面又由正则化盲反卷积的方式得到图像中真实的调制传递函数。二者相辅相成,既能通过补偿系统复杂性因素影响提升系统性能,又能进一步指导系统优化设计。     

具有连续反馈的在线草图符号识别算法

当前多数在线草图符号识别方法是在用户绘制完图形后,通过点击按钮或等待一定时间来反馈识别结果。为提供连续反馈,提出了一种基于图元的部分草图识别算法:对输入笔画进行笔画分割得到图元表示,提取表示两个图元空间关系的新特征,依据指派问题模型,通过该特征的相似度识别符号。算法简单,无须训练,而且与笔顺、笔画数和图形大小无关。实验证明了方法的有效性。     

神经网络在精确打击目标识别中的应用研究

目标识别正确与否直接影响到防空火力的部署、分配及有效打击.利用BP神经网络识别精确打击目标并进行了仿真实验.建立了样本库,提取图像的不变矩作为神经网络的输入量,分别采用基本梯度下降算法、有动量和自适应学习速率梯度下降算法和Levenberg-Marguardt优化算法训练BP网络.仿真结果表明,不变矩理论很好地解决了3维物体的2维图像在旋转、平移、缩放时能否成功提取图像特征的问题,而采用LM优化算法的BP神经网络训练速度快,识别准确率高.