我国人口受教育程度分类模型

模糊聚类分析是研究将事物进行分类的科学,其目的是利用一定的数学方法将研究的样品或变量归并为若干类,使得每一类中的所有个体之间具有密切的关系,而不同类之间个体关系相对比较疏远。本文用模糊聚类方法将我国人口受教育程度分成了四类的模式,按该模式可以对其他省市进行了预测分类。     

采一维高距离高分辨率雷达的时间紧要运动目标自动目标识别

由于聚焦运动目标本身的困难给运动目标合成孔径雷达（SAR）成像和自动目标识别（ATR）带来了严峻的挑战。因此，运动目标的自动目标识别（ATR）最近引起了人们极大的关注。距离高分辨率（HRR）雷达模式通过多普勒波滤和杂波抑制形式显著地提高了目标与（杂波加噪声）（T／（C＋N））比的聚焦HRR轮廓像，提供了一条运动目标识别的途径。HRR和ATR的目的是实现并评估推广的工作条件下表现出稳健性的算法。采用了运动与静止目标捕获和识别（MSTAR）数据库的子集对基于模板的一维ATR研究了设计和性能。由于不能得到具有充分的统计意义的地面运动目标数据库，在仅采用距离维图像识别目标时，采用这种方法作为评估地面目标的可区辨性的间隔性中间步骤。本文概括数据、算法、性能结果并提出了建议。     

国内外民航机务维修人误分类分析系统研究进展

采用文献综述和理论分析的方法，对民航机务维修人误研究的重要性、历史沿革、已有研究成果及其研究方法和研究范式进行了介绍，分析了该领域未来发展的趋势以及对我国民航机务维修安全管理和事故调查的重要作用，目的在于推动我国民航机务维修人误研究的进一步深入开展。     

面向智能感知的小样本学习研究综述

小样本学习指只利用目标类别的少量监督信息来训练机器学习模型。由于其实用价值，学术界和工业界提出很多针对该问题的解决方案，但是目前国内缺少该问题的综述。本文对国内外学者提出的小样本学习算法及基于小样本学习的目标检测算法进行了系统的总结和探索。首先，给出了小样本学习的问题定义，列举其与其他一些经典的机器学习问题之间的联系，同时从理论上阐述小样本学习问题面临的挑战；接着，对基于小样本学习的图像分类进行了概述，并对其中代表性的工作进行介绍与分析；在此基础上，重点针对基于小样本学习的目标检测，特别是零样本条件下的目标检测问题，详细介绍和分析了现有的研究工作；最后，立足于现有方法的优缺点，从问题设定、理论研究、实现技术以及应用场景等几个方面对小样本学习的未来发展进行了展望，期望为该领域后续的研究工作提供启示。     

支持航空维修信息管理系统的直升机故障数据分类

在军队信息化建设的时代背景下．性，归纳提出了直升机故障、故障数据的概念，数据分类方法。提出了构建直升机航空维修信息管理系统的必要给出了支持航空维修信息管理系统的直升机故障     

武器装备研制会议管理探索

结合实际工作，通过对大量武器装备型号研制会议的研究分析，对武器装备研制会议提出了分类。针对当前型号研制会议在组织管理方面存在的一些问题，提出了系统解决这些问题对武器装备研制会议进行科学规范管理的对策和建议。     

基于高分一号多光谱数据的廊坊城区水体提取研究

采用高分一号卫星WFV传感器所提供的2013年8月10号所拍摄的16米分辨率的多光谱数据通过监督分类方法对廊坊地区2013年8月7所由于暴雨所形成的城市内涝区域进行了提取。实验表明,采用监督分类的方法能够较好的提取城区暴雨所造成的内涝。     

基于导波传播模型的MUSIC损伤识别算法

针对结构健康监测领域的损伤近场定位问题,提出了适用于复合材料结构损伤识别的近场二维多重信号分类（MUSIC）损伤识别算法。该损伤识别算法将导波传播模型引入近场二维MUSIC损伤识别模型,构造损伤散射信号与实验差信号的互相关矩阵,通过信号子空间与噪声子空间正交特性构造近场二维MUSIC空间谱。通过数值仿真和实验验证了所提出的损伤识别算法能够有效地识别复合材料结构损伤位置信息,具有很高的定位精度和分辨率。针对飞机垂直尾翼的加强筋结构对导波传播特性影响较大的问题,提出了分区域监测的损伤检测策略,并利用基于导波传播模型的二维MUSIC空间谱损伤识别算法成功地识别飞机垂直尾翼结构损伤,实现了复杂复合材料结构损伤识别的工程验证。     

基于小波阈值降噪和经验模态分解的高光谱图像分类算法

为了充分降低高光谱图像中的噪声以获得高精度的分类结果,本文结合小波阈值降噪(WTD)和经验模态分解(EMD)的优点,提出了一种基于小波阈值降噪-经验模态分解的高精度支持向量机(SVM)高光谱图像分类算法(WTD-EMD-SVM)。首先对高光谱图像进行小波阈值降噪,除去高光谱数据中的高频噪声;然后再对高光谱图像进行EMD,获得含有高光谱数据本质特征的内固模态函数(IMF)和含有低频噪声的残差;最后采用内固模态函数重构高光谱图像,并对高光谱图像进行SVM分类。将其应用到AVIRIS数据92AV3C,仿真结果表明该算法不仅提高了高光谱图像分类精度,同时可减少支持向量数目,以提高高光谱图像分类速度。