一种设计型专家系统模型及其实现

针对工程设计的复杂性、规模,提出了一种通用的设计型专家系统模型,讨论了该模型的特点;并结合飞机结构中压延零件成型方案的确定及其模具设计,论述了该模型专家系统的实现方法。     

频率不变宽带波束形成权重系数的稀疏优化

在基本的傅里叶变换频率不变波束形成(FIB)基础上,从减少抽头权重系数数量,降低FIB运算量角度出发,提出基于最小l0范数的抽头权重系数稀疏优化模型,并采用正交匹配追踪(OMP)算法来求解该优化问题。在高增益、等波纹、低旁瓣FIB方向图的要求下,所提出的优化方法使得稀疏率降低到3.53%,且能够保证稀疏优化后的方向图误差小于1%。接着进一步开展阵元数量的稀疏优化,有效地减少了阵元通道数,进一步降低了算法实现的硬件复杂度。仿真结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

空间相关性约束联合子空间追踪的高光谱图像稀疏解混

通过深入分析高光谱图像空间相邻数据之间的空间相关性,提出一种利用空间相关性进行约束的联合子空间追踪解混(Spatial correlation constrained simultaneous subspace pursuit,SCCSSP)方法。该方法首先基于分块思想将高光谱图像进行分块处理,然后在图像块的端元提取步骤中,结合空间相关性特征对端元的提取进行约束,从而确保当前端元支撑集相对于高光谱图像残差是最优的。在丰度估计中将图像块的端元集合合并作为整幅图像的端元支撑集,通过求解非负性约束的最小二乘法获得丰度重建图像。模拟图像数据实验结果表明,本文方法在同等条件下能够获得更高的信号重构误差,且解混运算时间低于凸优化算法。在实际图像数据实验中,本文方法丰度图像稀疏度最低,取得了仅次于SUnSAL-TV算法的图像重建误差,其所得到的丰度重建图像也取得了更好的视觉效果。实验结果验证了本文方法具有更高的解混精度。     

基于时空显著性建模的空中飞行器跟踪方法

以复杂背景下空中飞行器的鲁棒视觉跟踪问题为研究背景，为解决现有跟踪方法目标表征模型不够精确，算法鲁棒性严重受到目标形变、宽高比变化、复杂背景等因素干扰的问题，提出了建模跟踪场景中独立物体的显著性特性，用于构建精确的目标模型。提出的显著性估计方法有别于传统的单帧检测方法，利用跟踪算法提供的背景先验知识以及多帧图像观测数据，使用时空联合的方式进行建模估计，其结果用来指导目标跟踪算法选取有效视觉特征，建立精确目标表征模型，减小背景区域对算法模型的干扰。实验表明，提出的方法为上述难点问题提供了有效的解决方案，对空中飞行器的跟踪精度与鲁棒性优于大多数最先进的主流方法，在其他类型的目标跟踪任务中也有十分优越的性能表现。     

基于Hankel矩阵填充的稀疏孔径ISAR成像

在稀疏孔径(SA)逆合成孔径雷达(ISAR)成像中,传统压缩感知(CS)方法使用稀疏信号处理来处理数据缺失下的成像问题。这类方法存在模型不匹配这一固有问题,在一定程度上会限制成像质量。提出了一种利用Hankel矩阵填充(HMC)的基于结构化稀疏ISAR成像方法。该方法是一种典型的无网格方法,可以有效地提高稀疏孔径ISAR成像性能。首先,建立ISAR稀疏孔径成像信号模型,根据每个距离单元的回波构造Hankel矩阵;其次,通过证明所构造Hankel矩阵的低秩性质,作为方位稀疏成像的先验信息约束;最后,通过逐步迭代求解基于增广拉格朗日乘子(ALM)的矩阵填充(MC)来实现重构方位维成像。提出的基于低秩约束的方法,可以避免过完备基的假设,有效地克服了CS方法的离网格效应。基于实测数据的实验分析,进一步验证了所提算法的有效性。     

Bottom-Up Saliency Estimation Based on Redundancy Reduction and Global Contrast

A new algorithm for bottom-up saliency estimation is proposed. Based on the sparse coding model, a power spectral filter is proposed to eliminate the second-order residual correlation, which suppresses the global repeated items effectively. In addition, aiming at modeling the mechanism of the human retina prior response to high-contrast stimuli, the effect of color context is considered. Experiments on the three publicly available databases and some psychophysical images show that the proposed model is comparable with the state-of-the-art saliency models, which not only highlights the salient objects in a complex environment but also pops up them uniformly.     

红外与可见光图像融合的空间碎片识别方法

针对暗弱空间环境中空间碎片的识别问题,提出了一种光照不均匀环境中的空间碎片识别方法。不同于现有识别方案,该方法从光照不均匀导致空间碎片图像源细节丢失造成识别性能下降的角度出发,首先将空间碎片的红外和可见光图像进行深度融合,并建立空间碎片融合图像数据库,然后基于训练样本采用深度学习技术训练得到空间碎片识别模型。算法分析表明,该图像融合方案具有高度的细节保留能力,识别模型具有在暗弱环境中高精度目标识别能力。最后进行了仿真实验,实验结果表明,该识别方案在姿态变化、图像源亮度变化等干扰条件下都具有较好的鲁棒性。     

支持多种查询语言的演绎数据库系统

介绍并讨论了当前演绎数据库的理论基础及实现方法，提出了一种基于松、紧耦合相结合的实现机制；讨论了自行研制的演绎数据库系统ＤＡＣ中知识表示的两级模式，简单介绍了ＤＡＣ的总体结构及其功能模块、两种演绎查询语言，并给出了一种基于有向图的递归查询算法。