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冯菊芳 《南京航空航天大学学报》1994,26(5):651-657
提出了一种在成组技术中应用模糊综合评判理论识别零件几何与工艺特征、进行计算机辅助零件分类的新方法,据此设计了自动分类软件。本法是根据零件本身间的相似性自动分类,不需建立一套分类用编码系统,也不需事先设定假想零件。对不同的分类要求,修改各种输入信息很方便,具有柔性。本文对2300个航空附件回转类零件作了试验分析,讨论了特征抽取,目标类别,权级、权重分配,模糊关系矩阵计算,及自动分类应用软件设计.本软件是在IBM-PC微型计算机上用Fortran-77语言实现的,分类结果满意,自动分类正确率达90%以上。本软件设计方法也适用于设计管理部门. 相似文献
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薛晖 《南京航空航天大学学报(英文版)》2009,26(1)
提出了一种新颖的正则化方法-判别性正则化(Discriminative regularization,DR),为分类提供了一种通用的结合样本先验信息的方式.通过将先验信息引入到正则化项中,DR不但使分类器实际输出与期望输出之间的经验损失达到最小, 而且能在输出空间中同时最大化类间散性与最小化类内紧性.此外,通过将等式约束嵌入到目标函数中,DR的求解还可转化为解线性方程组问题,从而得到全局解析解.分类实验验证了DR的优越性. 相似文献
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基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点,对高温合金材料超声检测信号的小波变换进行了特征分析,提取了各级小波分解信号的能量分布特征,最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类,实验表明,这种方法具有良好效果。 相似文献
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STSS红外传感器探测性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
随着导弹防御系统的发展,弹道导弹突防将受到更大的威胁,而弹道导弹中段是攻防对抗集中体现的区域。本文针对空间跟踪与监视系统(STSS),通过预估其红外传感器的关键性能参数,对其中段目标探测能力进行了分析,结果表明STSS将对弹道导弹突防构成严重威胁。 相似文献
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强杂波背景下的目标检测是各国争相研究的热点,传统的雷达目标检测技术无法实现,人工智能技术的出现,其在目标识别和特征提取方面的独特优势,使得强杂波背景下的目标检测成为可能,利用人工智能神经网络的强大非线性预测能力对海杂波的非线性动力方程进行逼近,实现了对海杂波的非线性预测,提出了一种基于神经网络技术的强海杂波背景下的脉冲多普勒雷达导引头小目标检测方法,使得强海杂波背景下的目标检测能力有2 dB到6 dB的提升。 相似文献
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