基于小波包分解和FCM聚类的纹理图像分割方法

提出了一种新的图像特征提取中选取最优小波分解树的方法.塔式小波分解对信号解不够全面,而小波包全分解又引入庞大的计算量,因此小波分解最优树的选取尤为重要.结合模糊c均值(FCM,Fuzzy C-Mean)聚类,提出了一种能同时进行小波自适应分解和纹理特征分类的纹理图像分割方法,该方法将无监督聚类中的聚类有效性参数引入到自适应小波分解的判决中,能根据无监督聚类分割的需要,自适应地选取小波包分解的树形结构和分解层数.相对于小波包全分解,节省了大量的运算,并能取得良好的分割效果.      

保证数控铣加工的尺寸精度

本文介绍了数控编程和数控加工中保证零件的尺寸和公差要求的方法。一种方法是用公差的中间值作为终点坐标的尺寸编程;另一种方法是用公称尺寸编程,用公差的中间值作与公称尺寸的差值作为刀补值,通过刀具补偿保证尺寸要求。     

一种基于二级变维Kalman滤波的跟踪算法

Kalman滤波器是一种高速的目标跟踪器.针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种自适应Kalman滤波算法.该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当的调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾.通过对仿真结果分析表明,算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值.     

Application of support vector machine combined with K-nearest neighbors in solar flare and solar proton events forecasting

The support vector machine (SVM) combined with K-nearest neighbors (KNN), called the SVM-KNN method, is new classing algorithm that take the advantages of the SVM and KNN. This method is applied to the forecasting models for solar flares and proton events. For the solar flare forecasting model, the sunspot area, the sunspot magnetic class, and the McIntosh class of sunspot group and 10 cm solar radio flux are chosen as inputs; for the solar proton event forecasting model, the inputs include the longitude of active regions, the flux of soft X-ray, and those for the solar flare forecasting model. Detailed tests are implemented for both of the proposed forecasting models, in which the SVM-KNN and the SVM methods are compared. The testing results demonstrate that the SVM-KNN method provide a higher forecasting accuracy in contrast to the SVM. It also gives an increased rate of ‘Low’ prediction at the same time. The ‘Low’ prediction means occurrence of solar flares or proton events with predictions of non-occurrence. This method show promise for forecasting models of solar flare and proton events.     

消除数据调制影响的FFT捕获方法

在利用快速傅里叶变换(FFT, Fast Fourier Transform)捕获扩频信号的过程中,为了提高捕获精度,会遇到基带数据调制影响捕获性能的问题.主要分析了基带数据符号跳变影响FFT捕获性能的原因:在频域内造成待检测信号的幅度衰减以及频点偏移.提出了一种解决此问题的方法:通过对I和Q两路信号的运算,构造一个不受数据调制影响的复信号,对此信号作FFT,完成捕获.给出了此方法的MATLAB仿真,以及基于现场可编程门阵列(FPGA, Field Programmable Gate Array)的实现方案.实验数据表明,此方法消除了基带数据调制对FFT捕获性能的影响,且在相等积分时间的条件下,比常用方法的捕获精度提高了一倍.      

基于隶属度和LMK-ELM的航空电子部件诊断方法

为提高航空电子部件模块级故障诊断精度，提出一种新的面向"软聚类"的局部多核学习（LMKL）-超限学习机（ELM）离线诊断方法。通过引入模糊C均值聚类对样本空间进行模糊划分，挖掘聚类内部多样性的同时，实现了对过学习的抑制；将模糊划分产生的隶属度信息融入LMKL-ELM的优化过程，运用基于初始-对偶混合优化问题的三步优化策略克服了局部核权重二次非凸的问题，在l₁-范数与l₂-范数约束下分别给出了相应的更新方法。将所提方法应用于某型机前端接收机，结果表明：与4种流行的多核诊断方法相比，该方法可有效避免漏警、抑制虚警，在l₁-范数和l₂-范数约束下，其诊断精度比其他方法的平均值分别提升了4.09%和5.13%。     

浅析不确定度与误差的概念与方法──兼评“精度”等用语

为推行ＩＳＯ１９９３（Ｅ）测量不确定度表示指南，就测量不确定度与测量误差概念上的异同、测量不确定度评定与测量误差分析的关系以及“精度”等用语阐述作者的一些见解。     

模块化精密角度测量系统的动态检测

介绍采用霍尔开关测量角度系统动态精度的一种方法,详细介绍了动态检测装置、霍尔开关电路及其使用,最后对检测结果进行了分析讨论。     

8m×6m风洞新型高精度外式天平研制

介绍了为8m×6m风洞研制的一台新型外式天平的用途、测量能力、测量原理和一些新的设计思想。静态校准结果表明：该天平全部达到了设计要求，精密度和准确度都达到了较高的水平，可以满足多种型号试验和研究的需要。     

基于改进Yolov3 算法的舰船目标检测识别系统

针对复杂战场环境下对海目标检测识别的需求,设计了一种基于改进Yolov3 算法的海面舰船目标实 时检测识别系统。使用微调分类网络、增加训练尺度、聚类目标边框维度、二级特征分类等方法对Yolov3 检 测识别网络模型进行了优化,在提高识别精度的同时有效降低了漏检率和虚警率。实验结果表明,优化后的网 络模型在自建的舰船图像数据库中将检测识别平均准确率提高到了79.3%,对真实海上航拍视频中舰船目标识 别的平均准确率达到了81% 以上。