基于智能复合结构的可靠性分布模式自动识别

 采用Vor onoi 向量对SOM 网络算法进行了改进, 提高了学习收敛速度。通过提取数据的统计特征,建立了可靠性分布模式自动识别样本。提出的智能自动识别模型分两层, 在SOM 网络层对概率分布模式进行自动聚类, 在支持向量机层对各聚类组进行分类学习和识别, 获得识别模型的双层记忆权值。最后采用模型对常用可靠性分布模式进行了自动识别研究。测试结果表明, 建立的可靠性分布模式自动识别模型是可行、有效的。     

论组织的量化质量管理(八)——质量数学(不包括质量统计)

质量数学是应用数学的一个分支,最基本的是QC小组的新、老七种工具,进一步的是函数及其极值分析,变量的增长率分析、模式识别(最简单的是线性模型)。在建立数学模型时,度量或观察误差有时对结论会有很大影响。     

运动工件上字符识别系统研究

在恶劣的工业现场环境中，拍摄的工件图像会失真，为此提出了在一定噪声和模糊范围内能够正确识别字符标号的方法。工件在传送过程中可能发生偏移，使得被测件与摄像镜头的相对位置不确定，所获得的图像会发生偏转或平移，为此提出了解决字符的平移，缩放及旋转问题的方法；设计了神经网络识别系统。     

SPR在空袭目标综合识别与预测中的应用

在现代防空作战中,如何快速准确的对敌我(友)目标进行识别,并对目标属性及时预测至关重要.提出自组织模式识别方法,该方法的主要特点是在几个相似模式的合成中使用数据分组处理方法自动合成技术,应用于空袭目标的识别和预测.试验结果表明,该方法符合现代防空作战中目标识别的要求,具有一定的实用价值.     

基于神经网络的仿真输出数据的分布识别

分布识别在仿真输出数据的分析中有着重要的理论和实际价值，但长期以来一直没有很好解决，在研究和改进神经网络的基础上，提出用多层感知机ＢＰ网格进行分布识别，给出了基于ＮＮ的分布识别模型，并进行了实验检验，实验结果表明本方法识别效率高，并具有很高的可靠性，可以辅助分析者作出准确的判断。     

图解识别单自由度系统粘性阻尼比公式的讨论

公式ζ=Δf/2f_(dm)[见公式(11)]是工程上最常用的用图解法估计单自由度振动系统粘性阻尼比的近似公式。但是,该式在阻尼较大时过于粗糙;在阻尼过小时,测量误差则随着增大。这些误差随系统阻尼变化的关系曲线,可以由计算机作出,考察这些曲线,可以看出该式合理的应用范围。本文还在进行误差比较的基础上,建议在系统阻尼较大时,采用精确公式ζ=(2~(1/2))/2)、1-f_(dm)/f_(am)~(1/2)[见公式(25)]来测量系统阻尼。     

基于聚类的多平台协同数据关联算法研究

从多平台协同工作的角度出发,针对目标和传感器观测数据之间的关联问题进行了研究。给出了模糊聚类目标函数、FCM算法步骤和量测目标归属判定方法,基于此,提出了模糊C-均值聚类和量测目标归属判定算法,然后提出了基于聚类算法的多平台协同多目标数据关联算法。仿真实验结果表明,该算法数据关联正确率较高,能够提升跟踪精度。     

一种位并行近似串匹配的星图识别算法

提出了一种基于位并行法近似串匹配的星图识别新方法。 首先为选取的导航星建立相应的模式串,然后利用改进的并行化动态规划矩阵算法（BPM）为观测星图中的星体寻找匹配的导航模式,并验证匹配结果的正确性,完成星图识别。仿真试验结果表明,本方法算法简便、导航星库存储容量小,抗干扰能力强,有很好的鲁棒性。     

一种变信噪比条件下的恒虚警野值检测方法

野值检测又称异常值检测,是模式识别、机器智能和知识发现等领域经常面临的一个问题。当出现环境失配,数据信噪比（SNR）发生变化时,测试样本和训练样本所含噪声会有不同方差,以往的野值检测方法在虚警控制方面将会失效。针对这一问题,提出一种基于归一化残差（NR）的野值检测方法。该方法首先根据所需虚警概率和噪声方差变化情况确定野值检测门限,其次基于训练样本计算待考查模式的NR值,再比较NR值与检测门限的相对大小,从而判断待考查模式是否为野值。这一方法所依赖的检测门限对所需虚警率和噪声方差变化具有适应能力,因此可以在变信噪比条件下实现恒虚警（CFAR）野值检测。仿真实验验证了所提方法在虚警控制和野值检测方面的优越性能。     

复杂固体边界流场的三维 PIV 测试技术：任意三维边界识别算法

针对复杂固体边界三维流场的 PIV 测试应用,以及流固耦合实验研究中流场和固体结构特征的瞬态同步测试需求,发展了一种基于双相机布置形式的任意三维边界识别算法以精确获取三维表面几何信息;并以基于MLOS-SMART 三维粒子场重构的 Tomo-PIV 算法计算三维速度矢量场,可同步获取三维表面结构运动／变形信息和三维瞬态速度场。这一边界识别算法基于 SURF（加速稳健特征）模式识别算法进行三维曲面重构,可以确定流场中三维物体结构的边界特征。论文采用双相机布置方式获取了三种不同曲率的圆柱曲面图像,验证了所发展的三维边界识别算法的准确性。最后以圆柱绕流 Tomo-PIV 数字合成粒子图像序列为验证对象,采用所发展的边界识别算法和 Tomo-PIV 算法分别高质量地计算出圆柱曲面信息和三维速度场。