虚拟扩展成像在大视场姿态角测量中的应用

对基于光电准直和针孔成像原理的姿态角测量系统,提出一种虚拟扩展成像面技术,对图像传感器成像面进行复用,虚拟扩大系统的测量视场.基于反射不对称的针孔光阑设计,实现一种光斑模式识别方法,对光斑质心和正反射模式进行识别,并进行虚拟成像面坐标扩展.通过计算机仿真,对识别结果进行了分析验证,表明这种方法对各种光斑模式都能准确识别,成倍扩大了测量视场.      

M-FSVM在可靠性寿命分布模式识别中的应用CSCD

在产品的可靠性研究中,准确、有效地识别产品所属的寿命分布,是可靠性建模成败的关键。针对传统支持向量机(SVM)在解决多分类问题时存在不可分区域等缺陷,提出了一种基于多分类模糊支持向量机(M-FSVM)的可靠性寿命分布模式识别方法,建立了包括指数分布、正态分布、对数正态分布和威布尔分布四种常用寿命分布模式识别的模糊支持向量机模型,并进行了仿真试验研究。仿真试验结果表明,该模型能够克服传统支持向量机中存在的不足,能够对常用的寿命分布模式进行智能识别,识别率高,便于工程应用。     

多维力传感器各维间相互干扰的消除

将计算机模式识别方法用于解决载荷作用点不定条件下多维力传感器各维间相互干扰的消除问题,提出了在偏载条件下特征提取方法以及相应的模式预处理和分类判别方法,并给出了一个应用实例。     

基于声发射的铝蜂窝板超高速撞击损伤模式识别方法

为通过声发射技术识别铝合金蜂窝板超高速撞击(HVI)的损伤状态,提出一种基于神经网络的损伤模式识别方法。通过超高速撞击实验获取声发射信号,结合精确源定位技术、时频分析技术、小波分析技术及模态声发射技术,提出了10个与损伤相关的特征参数,通过非参数检验分析其与损伤的关系,设计了一种基于贝叶斯正则化BP神经网络的超高速撞击损伤模式识别方法。建立最优网络模型,通过不同参数组合识别能力分析,优选出2种特征参数组合,通过非同源样本对其损伤模式识别能力进行验证。结果表明:传播距离与损伤模式无关,却是识别损伤模式的重要参数;125~250kHz频域的自动加窗小波能量比会降低损伤模式的识别能力;采用贝叶斯正则化的BP神经网络可以较好地识别蜂窝板超高速撞击损伤模式,参数组合为传播距离、上升时间、持续时间、截止频率、4个自动加窗小波能量比及小波能量熵,共9个参数,对任意选取非同源样本识别错分率仅为9.38%。     

直升机行星传动轮系故障诊断研究进展

行星传动轮系是直升机传动系统的核心部件,是直升机健康和使用监测系统(HUMS)重要的监测对象。直升机行星传动轮系具有结构复杂紧凑、组件繁多、工况瞬时多变以及使用环境恶劣等特点,导致直升机行星传动轮系振动信号污染严重、成分复杂,具有较强的非平稳性和耦合调制特征。另外复杂的故障模式、较少的故障样本,也都增加了直升机行星传动轮系故障诊断的难度。面对这些难题,研究人员在基于信号降噪与信号分离、时频分析与解耦解调、数学建模与模式识别的故障诊断技术上取得了丰硕的成果。面对仍然存在的一些亟待研究和解决的问题,提出了直升机行星传动轮系故障诊断技术的研究方向以及未来的发展趋势。     

基于DSP的三自由度肌电假手实时控制方法

 利用安置在拇长屈肌，指深屈肌和指伸肌上的3个电极所测得的肌电信号，采用所提出的新的模式分类器，可以实现基于DSP的三自由度假手手指运动的实时控制。该分类器采用自回归(AR)参数模型和样本熵的方法构造特征矢量，经过由弹性反向传播(RP)算法构建的3层前馈神经网络的分类，能够成功地分辨出拇指、食指和中指的弯曲与伸展运动，平均识别率可以达到91%以上。实验结果表明，该分类器具有很高的辨识能力，同时由于其较小的计算量，也为嵌入式的多自由度肌电假手控制提供了一种新的控制方法。     

应用神经网络的手写体数字识别算法研究

结合程序代码论述了1个手写体数字识别程序的原理。该识别程序应用了神经网络来实现其功能,采用BP网络。主要论及了关于BP网络的3个问题:反向传播算法;提高BP网络收敛速度的算法;以及文中提出的对网络进行修剪以期能改善其推广能力的1种算法。     

模式识别技术在卫星敏感器系统故障检测中的应用

一个长寿命卫星需要有高可靠性和安全性。由于单个元件的寿命期有限,通常利用冗余备份技术。这样就出现了故障检测问题。本文利用统计摸式识别中的wald序贯判决法对卫星敏感器系统进行故障检测。对一个具体的系统模拟表明,这种方法是可行的。     

SAR图像识别提取与选择特征

阐述了SAR图像在模式识别中特征提取与选择的概念、任务和基本原则,结合国内外图像特征提取与选择的最新研究动态,介绍了在SAR图像目标识别中普遍采用的一些特征提取与选择方法,并对提取纹理特征采用的灰值共生矩阵及其统计量进行了研究。