创新的接触式记忆按钮

美国航空公司成为全球首家在民用飞机的舱门、安定面、方向舵、升降舵等可更换结构部件上安装具有自动识别(AIT)功能的接触式记忆按钮的航空公司。这种接触式记忆按钮的几何外形只有美元的一角硬币那么大,具有大容量和自动化数据采集等特点,可以帮助航空公司高效地监控飞机可更换结构部件的运营历史,为航空公司节约运营成本、提高数据的精确度。据美国航空公司介绍,在这类结构     

基于条件随机场的中文组织机构名识别研究

中文机构名自动识别是自然语言处理的一个难点,提出一种基于条件随机场的字词模型相结合的识别组织机构名的方法.该方法针对机构名的特点并利用知网进行两方面的特征选择.在开放测试中,字模型和词模型的F-值分别为91.51%和91.09%,两者进行互补结合之后F-值分别为92.37%和92.06%,说明字词模型结果具有互补差异性,相结合可以取得比单一模型更好的结果.     

自识别加工残区的高速铣削刀轨生成算法研究

针对高速铣削的特点和工艺要求，提出了适合高速铣削的粗加工环切刀轨生成算法。该算法不仅能自动识别加工残留区域，而且能保证刀具在加工过程中以恒速进给。这对延长刀具寿命、降低主轴振动、精简工序提高型腔加工生产率都有很大益处。该算法已应用于Superman 2000高速铣加工模块，实践表明，此算法计算速度快，健壮性好。     

一种GEO空间目标快速识别算法

由于GEO(地球同步轨道)空间目标相对背景恒星的视运动速度较慢,使用相邻帧图像差分的方法难以自动识别并跟踪目标。基于Lucas-Kanade算法,使用在全图所有星像的邻域开窗,计算统计波门内星像的移动速度,根据目标的运动特征给定全局阈值判别的方法,实现了相邻帧短曝光图像间的GEO目标自动识别与跟踪。仿真实验表明,该算法稳健可靠,星像位移计算精度为10-3,计算时间快于0.1s,在观测数据的实时处理中有较大的应用价值。     

基于光谱知识的高光谱图像自动识别方法

针对传统高光谱图像矿物识别方法未能充分利用矿物光谱诊断吸收特征与矿物光谱知识、识别过程人为干预多等问题,提出了一种基于光谱知识的高光谱图像自动识别方法.该方法引入了基于光谱吸收特征与波形特征的光谱知识作为自动识别的标准,利用连续统去除操作增强光谱吸收特征,采取基于光谱主次吸收特征的识别决策策略,建立多级约束准则以提高识别精度及避免误识别,通过利用模拟数据进行算法精度评价并应用航空高光谱成像仪AVIRIS(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer)数据进行应用分析与验证.结果表明:当图像信噪比大于200时,识别准确率可以达到80.3%,能够得到良好的识别结果以及较高的精度,并实现了基于高光谱图像的矿物自动识别.     

依据Floquet分析自动识别模态阻尼

本文提出了识别与Ｆｌｏｑｕｅｔ转移矩阵特征值频率部分有关的模态的一种实用方法，依据ＦＴＭ计算节包含状态及其导数，导数比和相应于最大分量状态的特征矢量，该方法利用了这个复数比的虚部极其接近模态频率的事实，它完全适用于自动化并对高达２５０阶的许多ＦＴＭ做了检验。     

基于时空特征融合的舰船航迹预测方法

针对海上舰船日益增多、海情日益复杂的严峻形势,改进舰船航迹预测方法,实现对海域态势的有效管控成为亟待解决的问题。结合舰船航迹获取简单、数量较大的显著优势,提出利用舰船航迹数据驱动的基于时空特征融合的舰船航迹预测方法。首先,联合卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)构造时空特征融合网络,充分提取舰船航迹的时空特征;然后,利用海量 AIS(Automatic Identification System)数据进行网络训练;最后,利用网络输出的航速和航向对舰船航迹进行预测。仿真结果表明,提出的网络具有准确的舰船航迹预测能力,能够适应舰船机动运动场景。与传统预测方法相比,该方法能够使预测 MSE减少 0.2~1.4,预测性能大大提高。     

磁层顶穿越事件自动识别算法

磁层顶是太阳风与磁层进行质量、动量、能量交换的关键区域.磁层顶穿越事件(MCEs)可通过对卫星探测到的粒子能谱和磁场数据图进行人工分析的方式来识别.因太阳风动压和行星际磁场的易变性,位于磁层顶附近的卫星经过长期观测可能会经历成千上万次的磁层顶穿越.人工分析的方法工作量巨大,而且识别速度慢.本文发展了一种新的日下点附近M...     

航空发动机转子不平衡量突增的自动识别

为实现在航空发动机振动信号分析时因封严胶条脱落发生的转子不平衡量突增的自动识别,采用多傅里叶变换（FFT）滤波技术获得转速跟踪滤波后的基频振动时域信号,提出了振幅突增和突增后振幅稳定的转子不平衡量突增的2种特征,通过应用案例对振动信号的程序化进行处理,得到转速跟踪滤波后的基频振动时域信号及转子不平衡量突增的识别参数,数据结果中振幅增大比例系数达到3.75,且突增后振幅稳定。结果表明：采用FFT滤波技术,实现了转子不平衡突增的自动识别,并验证了识别方法的有效性。转子不平衡量突增的识别技术应用于在线监测系统时,能及时识别故障并发出报警信息,保证设备运转的安全;应用于离线振动信号分析系统时,缩短了人工数据分析时间,提高了工作效率。     

ADWR-X多普勒天气雷达回波自动识别监视与预警系统设计

利用广汉机场和绵阳机场两部ADWR-X机场终端区X波段多普勒天气雷达的基数据,对其进行解码和分析,通过改进的TITAN算法对强对流回波进行自动识别,提取出强对流回波的距离、强度、回波顶高、强回波中心等信息,并进一步给出天气类型的判断以及预警.系统是通过Microsoft Visual Studio 2017开发环境采用...