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101.
朱莹芳 《长沙航空职业技术学院学报》2010,10(4):51-56
AOI(Automatic Optic Inspection)是基于光学原理来对印刷电路板(PCB)焊接生产中常见的缺陷进行检测的一种新型测试技术。对于PCB图像的定位问题,使用一种改进的Hough变换检测圆形,通过刚体变换模型实现图像定位;在瑕疵识别中,根据树分类法和序贯检测的思想设计一种PCB缺陷模式识别方案。 相似文献
102.
基于压缩协作表示的辐射源识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对低信噪比(SNR)条件下传统辐射源识别算法性能下降的问题,提出了基于压缩协作表示的识别算法,分别从特征提取和分类器设计两方面进行描述。首先将时域辐射源信号变换到二维时频域,通过图像处理方法提取高维特征列向量。经随机矩阵压缩到一定维度后,输入到提出的压缩协作表示分类器中得到识别结果。进而,对协作表示系数进行非负约束,提出了更符合实际应用场景的算法。仿真结果验证了所提算法的可行性与有效性,且在低信噪比条件下稳健性强、抗噪声干扰性能好、计算量较小、易于工程实现。 相似文献
103.
复杂空战背景下针对人工干扰的博弈是红外空空导弹精确探测制导技术发展面临的瓶颈和核心技术。针对人工干扰对空中红外目标产生的遮蔽、黏连、相似等干扰现象,以及目标机动和相对运动造成的形状、尺度、辐射特性剧烈变化等实际问题,提出一种基于信息特征提取的深度卷积神经网络DNET空中红外图像目标抗干扰识别算法。首先,DNET网络对大尺度特征图像采用密集连接模块,在前部通道保存每一层的网络输出,在网络末端引入特征注意力机制,获得每个特征通道的信息特征识别权重。然后,加入多尺度密集连接模块,并与多尺度特征融合检测结合,提高对大尺度变化情况下的目标特征提取能力。实验结果表明,在伴随红外诱饵干扰的实时检测条件下,红外目标由点目标变化为成像目标,直至充满视场的整个过程中,本文抗干扰识别算法的识别精确度、召回率及识别速度分别达到99.36%、96.95%、132 fps,具备识别精确度和召回率高、识别速度快等优点,并具有良好的鲁棒性。 相似文献
104.
一种新型航班延误组合预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服单一的航班延误预测模型在预报时的缺陷,在分析航班延误的特点的情况下,提出了一种基于危险模式和灰色预测组合的新型航班延误预测的方法。对这两种预测方法的结果采用加权组合预测的方式来预测航班延误的趋势变化,预测结果是单一预测模型的加权和,加权系数动态确定。最后通过国内的某枢纽机场的航班延误情况进行了验证。实验表明该模型可以不受某一较差的预测模型影响,从而有较好的预测效果。 相似文献
105.
106.
故障定位的目的是帮助程序员寻找引发失效的原因或故障位置,以加快调试过程.故障和失效间的关系往往非常复杂,难以直接描述故障到失效的转化.分析了采用差异分析的方法,提出基于可疑模式,构建故障推理贝叶斯网络,节点由可疑模式及其方法调用者构成;介绍了贝叶斯网络构建算法,各个相关概率的定义及BBN(Bayesian Belief Network)中各个边的条件概率计算公式.基于推理算法,得到包含故障的模块,并计算得到每个模块包含故障的概率.提出评价方法,并进行了实验验证,取得了平均0.761的定准率和0.737的定全率,定位结果良好有应用价值. 相似文献
107.
支持向量机在航空结构声激励应力分析中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
支持向量机是一种新的机器学习方法。它以统计学习理论为基础,从结构风险最小化原则出发,具有很好的泛化及推广能力。通过采用支持向量机对飞机襟翼结构在声激励试验中获得的总应力、总加速度及总声压数据进行分类,分别获得结构响应间的线性关系和非线性关系的样本点以及线性与非线性界限。最后利用多元线性回归模型分别建立线性关系和非线性关系的仿真模型。研究表明,支持向量机在模式分类中具有良好的分类性能,在解决航空结构声疲劳问题中有较好的工程应用前景。 相似文献
108.
针对DSmT在解决强冲突证据融合问题时存在的不足,提出了一种有效的冲突证据合成方法,即在保留冲突焦元的基础上对冲突量进行重新分配。仿真结果表明,新的合成公式提高了目标识别的可靠性与合理性,即使对于高度冲突的证据,也能够取得理想的合成结果。 相似文献
109.
随着分形技术在目标识别时的应用,提出了一种基于分形技术的伪装区域地貌生成方法.利用分形方法生成了随机分形曲面,针对随机分形地形形状不易控制的缺点,设计出一种目标区域地貌模型与随机分形地貌模型相融合的方法,保证生成的伪装模型既有预定的形状又有随机的特性.实验结果表明,设计的伪装区域生成方法能有效的生成符合需求的伪装区域地貌模型,此模型能够实现与周围地形地貌环境的较好融合,达到良好的伪装效果. 相似文献
110.
基于改进Sobel算子的边缘检测车牌定位方法 总被引:2,自引:0,他引:2
车牌定位是自动识别的关键步骤,而在整个车牌定位过程中,边缘检测是其中的一项重要环节和关键技术。文中在分析了目前常用的边缘检测方法后,给出了一种基于Sobel算子的改进边缘检测方法。实验结果证明具有较好的检测效果。 相似文献