Weighted marginal fisher analysis with spatially smooth for aircraft recognition

Due to limitations to extract invariant features for recognition when the aircraft presents various poses and lacks enough samples for training, a novel algorithm called Weighted Marginal Fisher Analysis with Spatially Smooth （WMFA-SS） for extracting invariant features in aircraft rec- ognition is proposed. According to the Graph Embedding （GE） framework, Heat Kernel function is firstly introduced to characterize the interclass separability when choosing the weights of penalty graph. Furthermore, Laplacian penalty is applied to constraining the coefficients to be spatially smooth in this algorithm. Laplacian penalty is able to incorporate the prior information that neigh- boring pixels are correlated. Besides, using a Laplacian penalty can also avoid the singularity of Laplacian matrix of intrinsic graph. Once compact representations of the images are obtained, it can be considered as invariant features and then be performed in classification to recognize different patterns of aircraft. Real aircraft recognition experiments show the superiority of our proposed WMFA-SS in comparison to other GE algorithms and the current aircraft recognition algorithm; the accuracy rate of our proposed method is 90.00% for dataset BH-AIR1.0 and 99.25% for dataset BH-AIR2.0.     

Multi-view space object recognition and pose estimation based on kernel regression

The application of high-performance imaging sensors in space-based space surveillance systems makes it possible to recognize space objects and estimate their poses using vision-based methods. In this paper, we proposed a kernel regression-based method for joint multi-view space object recognition and pose estimation. We built a new simulated satellite image dataset named BUAA-SID 1.5 to test our method using different image representations. We evaluated our method for recognition-only tasks, pose estimation-only tasks, and joint recognition and pose estimation tasks. Experimental results show that our method outperforms the state-of-the-arts in space object recognition, and can recognize space objects and estimate their poses effectively and robustly against noise and lighting conditions.     

体育非物质文化遗产特征研究

体育非物质文化遗产作为非物质文化遗产的一个重要组成部分,具有地域性和民族性、主体性和融合性、无形性和群体性、传承性和变异性、非物质性、多样性和活遗产性等特性。对体育非物质文化遗产的相关特性的全面理解和把握,有助于我国非物质文化遗产的保护和传承。     

某型发动机支承松动故障机理分析与试车数据验证

针对某型弹用涡扇发动机振动超标问题,建立了一维有限元梁模型进行仿真与模拟,结合实际试车数据进行了故障分析和仿真,验证了故障原因在于工作转速内存在临界转速,在较大的不平衡力作用下,松动故障被激发。针对机匣加速度信号,研究了不对称刚度模型下松动故障的冲击特征,发现了松动故障所引发的机匣加速度时域波形特征的不对称性以及频谱中出现倍频特征,与实际弹用涡扇发动机试车数据非常一致。结果表明:振动故障是由于支承刚度不足,导致在临界转速附近出现松动故障。     

基于星座图恢复的PSK信号调制方式盲识别

针对非协作通信条件下PSK信号识别问题,提出了一种基于星座图恢复的MPSK/MDPSK信号调制方式盲识别系统.该系统不需要信号任何先验信息,星座图恢复所需的参数如载波频率、符号速率、位定时信息均从接收序列中估计得到,同时,在系统中采用相位差分的方法以消除由载波估计偏差引起的星座图扩散.提出并定义信号隶属度函数,该函数利用星座图盲聚类得到的聚类中心的数目计算隶属度来实现MPSK和MDPSK信号调制方式识别.仿真表明,在AWGN信道条件下,当SNR＞11dB时,对所有信号的识别率大于90%,对于BPSK、4PSK信号在SNR＞6dB时识别率达到100%,证明了该算法的有效性.     

基于GIS的飞行器定位中的匹配方法

介绍了基于GIS的飞行器定位系统的基本原理,研究了一种数字影像与GIS矢量数据的匹配方法.该方法采用局部最优与整体匹配相结合的匹配策略,利用数字影像上提取的线特征作为匹配的共轭实体,以线特征的角度、线特征的长度、相交线特征之间的夹角等作为匹配的匹配实体,通过计算匹配实体间的相似性测度实现共轭实体间的精确匹配.     

内置开孔隔墙的高速铁路隧道压力波数值模拟方法

基于一维可压缩非定常不等熵流动模型、薄壁孔口出流模型以及广义黎曼变量特征线法,发展了单列车通过内置开孔隔墙隧道的压力波数值分析方法.与国外试验结果比较验证本文建立的计算方法的正确合理性基础上,通过对不同开孔率的计算得出采用过大的开孔率将导致一维流动模型计算时出现较大的数值振荡,分析了计算结果震荡可能的—维流动模型适用性的原因.同时,通过对隔墙中开孔和不开孔的模拟计算,得出隔墙开孔可较大幅度的减缓压力波,为今后研究和隧道内设置开孔隔墙提供了有益的启示.     

一种中医名词术语自动抽取方法

针对中医领域,提出了一种基于条件随机场的术语抽取方法,该方法将中医领域术语抽取看作一个序列标注问题,将中医领域术语分布的特征量化作为训练的特征,利用CRF工具包训练出一个领域术语模型,然后利用该模型进行术语抽取。选择《名医类案》作为中医领域文本进行术语抽取实验,取得了较好的效果,准确率为83．11％,召回率为81．04％,F-值为82．06％。     

复合材料飞机结构健康监测系统的若干问题探讨

针对飞机复合材料结构状态监测技术,从结构健康监测系统、结构健康监测研究对象和损伤识别方法,以及复合材料飞机的结构设计和结构健康监测系统三方面之间的关系进行阐述。分析了复合材料飞机结构健康监测系统的发展趋势,并讨论了制约该技术发展的因素。     

飞行阶段预防性维修风险识别和控制方法

运用头脑风暴法和层次分析法,对飞行四个阶段中航空维修出现的预防性维修风险进行识别和控制,并以机械日机务准备活动为案例进行分析,经实践验证,此方法可消除或降低飞行阶段航空维修过程中出现的预防性维修风险发生的概率,为其它机型开展此项工作奠定基础。