基于FRFT域特征差异的压制干扰检测与分类算法

针对干信比未知情况下有源压制干扰分类识别结果可信度较低的问题, 提出了一种基于FRFT域特征差异的压制干扰检测与分类算法。首先, 通过FRFT域峰值阶次的序贯判决算法, 进行压制干扰的存在性检测, 以保证压制干扰分类识别在较高的干信比条件下进行; 然后, 在此基础上, 分别提取回波信号在FRFT域的极值阶次标准差和峰值阶次标准差作为分类识别特征量, 同时, 为避免硬判决造成的分类错误, 采用模糊判决的方法得到基于不同特征参数的分类识别结果; 最后, 按一定准则将2种分类识别结果进行融合, 以进一步提高分类识别正确率。仿真结果表明, 与现有压制干扰分类识别算法相比, 该算法较好地解决了分类识别结果可信度较低的问题, 同时具有较高的分类识别正确率。      

基于参数优化变分模态分解的瞬时模态参数识别

针对变分模态分解的模态数和二次惩罚因子难以确定的问题,提出了基于正交性指标、能量比值和变分能量熵的参数优化算法;对于分解得到的单分量信号,发展了基于多项式调频小波变换的瞬时频率识别方法和基于能量法的瞬时阻尼比识别方法。开展了三自由度时变结构仿真研究和时变钢梁实验研究。研究结果表明：优化后的变分模态分解法能够精确分离多自由系统的各阶时变分量,具有较强的抗噪性能;基于多项式调频小波变换的瞬时频率识别方法具有很强的时变频率追踪性能、抗噪声能力强,时变频率识别精度高,平均误差不超过1%;能量法能够较准确地识别结构的瞬时阻尼比,识别误差保持在10%左右,抗噪优势明显。     

海军舰载机飞行甲板识别服

介绍了海军舰载机飞行甲板识别服的技术要求、材料颜色、材料功能和款式设计,并对识别服的分类和性能作了介绍。识别服包括导航服、通讯指挥服和机械检修服,颜色各异,性能如阻燃、抗静电、拒油和拒水等各不相同。该服适用于海军舰载机部队,也适用于机场、民航和科学考察等     

对一种特征识别算法的两点改进

 针对一类重要的特征识别算法——Falcidieno算法,做了两点较大的改进:第一,在处理显式特征时,原算法不能处理凸特征与凹特征相邻接时的情况,而改进后的算法可处理该情况,它可从既有凸边又有凹边的环识别出凸特征和凹特征;第二,指出了隐式凸特征存在的一个条件,并修改了对隐式特征的处理方法,从而可识别出更多类型的隐式凸特征.这两点改进显著地扩展了该算法的适用范围.     

三维人体运动数据提取的人机交互方法及实验

提出使用人机交互的方法,通过加工处理现场录像资料,并与计算机图形学技术相结合,整体提取人体的三维运动数据.针对提取过程中的关键环节--数据提取人员,进行了姿态识别精度实验.实验的样本采用计算机图形、图像以及动态画面,实验结果表明识别精度良好.最后介绍了对运动数据的加工转化过程.     

基于ICA和BP神经网络相结合的掌纹识别

提出了一种基于独立成分分析(ICA,Independent Comment Analysis)和多层前馈(BP,Back Propagation)神经网络相结合的方法对掌纹进行识别.首先采用一种新的方法检测角点,得到掌纹图像的不变特征点,根据这些点校正掌纹方向并得到掌纹的感兴趣区域.对该区域采用定点快速ICA算法(FastICA),得到掌纹特征子空间,然后构建BP神经网络,并采用训练样本得到的掌纹特征进行训练,得到合适的权值.对香港理工大学掌纹数据库进行测试,与主成分分析(PCA,Principal Components Analysis)提取特征的方法进行比较,取得了较高的识别率.      

采用多层感知器的润扬桥损伤分析与定位

将针对一座大跨斜拉桥的拉索损伤采用多层感知器（MLP）进行损伤定位研究。首先在动力计算基础上定义了损伤模式,通过分析损伤模式发现：由各个损伤位置引起的损伤模式具有本质的不同特征,而损伤程度只是对损伤模式曲线的线性放大;第4,6,7阶频率对拉索损伤不敏感,因而将这3阶从损伤模式中剔除。然后采用trail-error方法设计了一个MLP网络来描述损伤模式的7维映射空间。辨识结果证明：设计合理的MLP可以有效地描述结构的损伤模式,并能正确地进行损伤定位。     

一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法

提出了一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法。首先陈述了空间有形目标识别的意义并分析了其特点,进而提出了一种基于预分类的两级分类识别策略。在此基础上重点针对空间有形小目标识别所具有的小样本学习问题的本质和特点,采用基于序贯最小优化(Sequential Minimal Optimization :SMO)改进的支持向量机解决训练问题,从而提高了训练的效率和精度。最后,通过10类空间有形小目标共1360个成像尺度不大于30×30像素的仿真样本进行仿真检验,结果表明本文所提出的识别方法的正确率达到了98%(训练样本数454,测试样本数906),完全可以满足实际应用需要,而且具有良好的实时性。     

信息融合模型的神经网络描述

主要研究了信息融合模型的构造,分析了它的并行性、层次性及环路动态特性,并力图用神经网络结构对其进行描述;最后给出一个用于目标识别的简化模型。