基于混合深度特征的红外目标抗干扰识别算法

复杂干扰条件下的红外空中目标识别技术是空战对抗领域的热点研究课题,复杂人工干扰严重遮蔽目标,导致目标特征的连续性与显著性遭到破坏,无法全面描述识别对象的特性,造成空中目标识别准确率下降。针对此问题,提出一种基于图像混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法。首先,基于卷积神经网络进行图像深度特征的提取,将深度特征与梯度直方图(Histogram of Gradient, HOG)特征进行有效融合,构建混合深度特征。针对作战场景中的目标与干扰的对抗态势多样性,将支持向量机的二分类模型改进为三分类模型,对目标、干扰以及目标干扰粘连三种状态进行精确分类。实验结果表明：在复杂干扰环境下,基于混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法正确率为92.29%,该算法可以有效地解决目标被干扰遮蔽、形成目标干扰粘连状态时的抗干扰识别问题。     

利用夹点技术分析常压装置换热网

换热网络是能量回收利用系统中的一个重要系统。对换热网络结构已定或已在运行的换热网络,如何优化改进使其达到最优,或在换热网络中的物流的流量、进出口温度发生变化时,要求换热网络的换热仍能满足工艺上的要求,要解决这一问题,通过采用夹点技术对某厂1.0Mt/a常压换热网络进行的分析,确定了最优夹点温差,为节能优化提供依据。     

宽带城镇发展的业务需求分析

城镇化建设需要宽带网络提供新动力和新手段,提升城镇的信息化、数字化服务水平。通过对城镇数字政府、农业生产和乡镇企业发展及建设平安城镇等方面业务需求的分析,说明了宽带在城镇化建设中的重要作用。     

基于梯度方向二值模式特征的飞机翼尖跟踪技术

研究基于视频图像分析与定位的飞机翼尖跟踪技术,为飞机地面移动提供安全保障.现有图像特征进行翼尖跟踪经常失效且计算效率低下,本文结合纹理和轮廓信息,提出以梯度方向二值模式( OG_ LBP)为特征的粒子滤波跟踪算法,降低特征维数的同时建立局部和全局的翼尖特征直方图描述,提高识别效果.同时,该算法在粒子滤波基本框架之下,结...     

一个基于WINDOWS环境的网络连接服务

该文介绍了在校园网环境及WINDOWS平台，采用TCP/IP协议设计并开发PING网络连接服务和客户机/服务器功能的VC^ 程序。     

拦截弹道快速设计方法

针对传统优化算法在解决多约束条件下拦截弹道设计问题时迭代计算耗时过长的缺点,提出了一种快速拦截弹道设计方法.该方法基于人工神经网络的非线性拟合技术,先通过普通优化算法进行离线样本计算,对样本中目标位置和优化得到的飞行程序参数进行输入-输出映射拟合训练,从而实现在给定目标位置的情况下对最优飞行程序参数的快速计算,达到提高拦截弹道设计效率的目的.经过数值仿真验证,将该方法应用于拦截弹道设计,在保证良好命中精度的同时,设计所需的计算时间大大减少,从而提高了弹道设计的时效性.      

基于递归模糊神经网络的鲁棒BP算法研究

讨论了一种基于递归模糊神经网络的鲁棒BP算法的实现。该算法采用极大似然法修正传统BP算法的指标函数 ,利用M估计器和自举算法在线估计样本的误差分布 ,适合于动态非线性系统的辨识 ,逼近精度高 ,收敛速度快 ,在小噪声扰动时处于稳定 ,对过失误差有很强的鲁棒性。仿真结果证明了该算法的有效性     

无人机自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制

为了克服当前提出的无人机编队飞行的不足，提出一种新的无人机编队飞行概念——自由编队飞行，制定了相关的避让规则，用补偿模糊神经网络进行训练，实现自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制。仿真显示，编队飞行的飞机能按照规则自主改变航路进行避让，表明了该方法的有效性。     

基于机器学习的单孔绝热气膜冷却效率分布预测研究

为了研究利用机器学习技术对绝热冷却效率进行直接预测的方法及特点,搭建了基于上采样卷积神经网络的机器学习模型,生成了用于训练以及验证的数值模拟数据集,使用了监督式学习的方法对模型进行了训练.训练使用反向传播算法和基于随机梯度下降的Adam优化算法,输入模型的参数包括吹风比、主流湍流强度、喷射角、孔形状、孔尺寸,模型输出为...