基于支持向量机和线性判别分析的维数约减方法及其应用

目前已提出的一些基于支持向量机的维数约减方法,但其投影矩阵的获得仅考虑支持向量机的类间间隔,而忽略了数据中的类内信息。本文首次提出了一种基于支持向量机和线性判别分析的维数约减方法,称之为DRSL。DRSL实现了类问和类内信息的有效组合,能有效拟合数据中类间和类内结构,使得所获投影矩阵能够提高后续分类器的推广能力。实验验证了该方法的有效性。     

基于脉冲包络前沿波形的雷达辐射源个体识别

提出了以脉冲包络前沿波形作为辐射源的“指纹”进行雷达辐射源个体识别的思路。首先将提取出的已知雷达脉冲包络前沿波形进行统计,求出一条能代表雷达辐射源的“标准”前沿波形曲线,然后将被测雷达脉冲包络前沿波形与求出的“标准”前沿波形曲线进行相像程度比较,识别出雷达辐射源个体。理论分析和实验结果表明利用雷达脉冲包络前沿波形可以较好地进行辐射源个体识别。     

基于GA的雷达辐射源识别自学习算法研究

文章针对目前雷达对抗系统面临的辐射源识别精度不高、智能化水平低的特点,将自学习理论引入到雷达对抗系统中。提出了基于GA（GeneticAlgorithm）的自学习算法,实现雷达辐射源智能识别。仿真结果表明：在使用相同的特征参数“前件”条件下,通过这种自学习方法得到的正确识别率高于其他识别方法。     

非线性时间序列在卫星通信网络数据预测中的研究

卫星通信网络数据预测在卫星通信系统中起着重要的作用,是系统建模的主要研究内容之一。由于卫星通信网络数据的非平稳性和不可预知因素的影响,决定了应采用非线性时间序列建模方法来分析、预测。在分析通信网络数据的基础上,建立卫星通信网络数据的ARIMA模型,在确定预测模型的阶和进行参数估计后,给出不同预测步数条件下的通信网络数据流量的预测,并进行了仿真对比实验。仿真结果表明,该模型在预测步数较小的情况下,预测误差在4％左右,具有良好的预测精度,为卫星通信网络数据流量的预测、异常检测和网络负载预测的应用奠定了坚实的基础。     

笔式草图的增量识别

针对笔式三维建模技术中手势交互的特点,提出了一种二维草图的增量识别方法:从原始笔划的在线识别与线元转换,到约束关系的自动捕捉与施加,到二维组合图元的识别与规整,到特征手势的识别,到最后的三维特征建模.整个识别过程依据了三维特征建模思想和基于上下文感知的智能推理技术,通过分层识别的方法从紊乱、非精确的二维草图中有效提取三维建模的特征信息,有效降低了草图识别过程的复杂度和积累误差.将特征手势遵循隐式映射机制映射到三维空间后,实时完成三维建模,实现了二维手绘草图与三维精确建模的有效集成.该方法已经在自主开发的原型系统PenSketch3D中得以验证,并取得良好效果.      

面向目标识别的多特征图像融合技术综述

目标识别是计算机视觉领域重要的研究课题.图像融合由于能对信息进行多级别、多层次以及多方面的处理与综合,因此可以获得更为精确和更为可靠的信息.近年来,基于多特征融合的目标识别方法由于无需精密的图像配准,计算简便的优点得到研究者的重视.本文首先简要介绍了特征融合的基本原理和基本框架;然后梳理了特征融合的几类重要方法;最后,...     

BHU人脸表情数据库的设计与实现

提供了一个较为全面的人脸表情数据库,它包含3类人脸表情:单一表情、混合表情和复杂 表情.本数据库具有在其它人脸数据库中未曾出现的情感表情,对世界人脸表情数据库进行 了有益的补充.对数据库单一表情的部分样本进行了问卷调查,给出了对每个样本的评价, 并通过统计分析给出了对数据库中单一表情可识别性的评价.通过对9 种单一表情的识别实验,说明了多类表情识别的可行性.本表情数据库对人脸表情识别和人 机交互领域的研究具有积极的促进作用.      

一种提高超宽带雷达目标识别概率的方法

首先利用电磁散射理论分析了空中目标在超宽带(UWB)雷达照射下的电磁散射特性,阐述了UWB雷达目标识别的方法与步骤,然后对回波信号的相参积累用于提高UWB雷达目标识别概率的效果进行了分析。理论分析和计算机仿真结果均表明,在低信噪比的情况下,相参积累方法可以提高UWB雷达的目标识别概率。     

多层自适应模式识别系统模型

在英国WISARD单层模式识别系统的基础上,借助P.Kanerva的稀疏分布存贮(SDM)的概念,提出了~种新的多层自适应模式识别系统模型(MAPR)。并就其工作过程和主要特点作了较详细的叙述,还列出了多体印刷体汉字识别的初步试验结果。MAPR用稀疏RAN阵列代替WISARD的常规RAM阵列,用对n元模式计频的训练策略代替了原系统的直接置位策略。使系统除了保持原系统的重要优点外,在大维数或非确定性模式数据识别方面,其性能有了明显改善。     

发动机故障诊断的主因子模型

提出了发动机故障论断的主因子模型。这是一种基于故障方程的参数诊断方法。主因子模型能够利用较少的测量参数对较多的故障类型进行论断,可以有效地克服故障方程病态的影响,保证诊断结果具有高的精度和信度,并提供诊断结果可靠性的评价信息。文中给出了主因子模型的基本理论、主因子模型的最优实用算法及其算例以及对于JT9D发动机的24个故障样本的验算结果。理论和实际考核表明主因子模型是一种有效的故障诊断方法。