基于STEP和改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法

特征识别是实施STEP-NC重要的一步，也是实现开放式、智能化和网络化STEP-NC数控系统的关键。本文提出了一种基于STEP和改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法。该方法首先在对STEP AP203中性文件进行几何拓扑信息提取后，基于边的凹凸性判断构建了零件最小子图。然后，将混沌算法、遗传算法与BP神经网络算法有机相结合提出了改进的BP神经网络。最后，通过将获得的零件模型最小子图信息数据输入到改进的BP神经网络，实现了对STEP-NC制造特征高效精准地识别。通过实例验证了该方法的有效性和可行性。     

模糊的类内矩阵模式主分量分析及在人脸识别中的应用

矩阵模式主分量分析（MatPCA）作为有效的特征提取方法能同时处理矩阵表式的模式和向量表式的模式。但与主分量分析（PCA）方法一样,MatPCA没有使用样本的类别信息,因此所提取的特征不能提供足够的判别信息,进而影响随后的分类性能。为有效利用样本的类别信息,在MatPCA基础上提出了一种新的特征提取方法——模糊的类内MatPCA（F—WMatPCA）。F—WMatPCA利用模糊K最近邻（FKNN）求解训练样本的模糊隶属度并在模糊的类内执行MatPCA。由于F—WMatPCA使用更多的类别信息,因此能有效地提高识别精度。对0RL,Yale人脸数据集和几个UCI数据集做了实验,结果证实了该方法的有效性。另外,讨论了F—WMatPCA在人脸识别上的应用,并与F—Fisherfaces作了比较,结果表明F—WMatPCA具有比F—Fisherfaces更稳定、更鲁棒的识别性能。     

单层板撞击成坑声发射辨识及参数估计研究

空间碎片撞击航天器的威胁对发展在轨感知系统提出需求,为研制基于声发射技术的感知系统,有必要研究利用声发射波形分析对防护结构进行损伤模式辨识的方法。文章利用超声传感器进行了铝弹丸超高速撞击单层板的声发射信号采集实验及其数值仿真,并对波形在时域和频域内进行分析,结果表明:声发射波形的主波谷值随撞击速度增加而线性增加,直到防护结构被击穿;声发射波形中的高频分量与低频分量幅值之比存在一个区别成坑模式与击穿模式的阈值。基于上述结果提出了一种在撞击弹丸尺寸已知条件下辨识成坑模式并对其撞击速度及其弹坑尺寸进行估计的方案。     

基于SVM的小样本可靠性数据分布模式识别研究

小样本数据分布模式识别是航空新装备可靠性分析中亟需解决的一个难题。采用现代统计学原理及支持向量机多分类算法提取了数据分布特征参数,构建了小样本数据分布模式识别模型。测试结果表明,模型对小样本数据分布模式具有较强的识别能力。     

火工品输出动态多参数测试系统的构建与考虑

进行火工品输出动态多参数测试对于产品设计与作用机理研究具有重要意义。在收集和分析国内外各类火工品的输出参数类型和信号特征基础上,提出将压力、推力、速度、位移、加速度、温度等不同参数的测量用一套动态分析系统实现的设想,讨论了测量系统各组成模块的选择方法,为火工品输出测试系统建立可增添新的设计理念。     

空中交通服务电报智能处理系统

空中交通服务电报采用固定的信息编组方式组织报文.由于传输差错及人为因素引起了报文的非标准化,计算机自动处理困难.本文提出了基于模式识别、神经网络技术的报文处理算法,并进行了仿真实验,结果表明该算法具有较高的报文正确识别率,以及维护简单、扩充方便灵活的优点.      

自适应卡尔曼滤波在平台射前自标定中的应用

研究了自适应卡尔曼滤波技术在平台射前自标定数据处理中的应用 ,标定采用四位置标定方法 ,对角度传感器输出建立常速度模型。在噪声统计未知或时变的情况下 ,每个位置采用自适应卡尔曼滤波解算出平台各轴的漂移角速率 ,并在此基础上辨识出漂移参数。仿真表明 ,自适应卡尔曼滤波能较好地满足标定精度要求     

SAR图像目标峰值特征提取与方位角估计方法研究

目标峰值特征是SAR图像目标识别的重要特征之一。峰值特征提取是SAR图像目标识别的一个重要步骤，为了由SAR图像快速、精确地提取目标峰值特征．本文首先研究了SAR图像目标峰值特征提取方法，提出了一种“子像素”级精度的SAR图像目标峰值特征提取方法．并通过仿真实验分析了峰值位置、峰值幅度的估计精度。由于目标SAR图像或SAR图像特征矢量对目标方位角变化的敏感性，因此，为了提高SAR图像目标识别系统的分类效率，本文还研究了SAR图像目标方位角估计方法，提出了一种利用峰值特征基于线性回归的sAR目标方位角估计方法，和现有方法相比，该方法除了计算速度快，估计精度较高之外，还能在估计方位角的同时，给出该估计的置信区间，从而更好的满足SAR ATR的实际需要。文中通过对大量实测MSTAR SAR图像目标方位角的估计实验，验证了本文目标峰值特征提取及方位角估计方法的有效性。     

BUAA-SID1.0空间目标图像数据库

随着太空竞争的加剧,空间目标监视及目标识别受到越来越多国家的重视。而空间目标图像数据库的缺乏直接影响了空间目标识别技术的研究进展。针对这一问题,建立了BUAA-SID1.0空间目标图像数据库。文章在分析空间目标图像数据库建立的背景和意义的基础上,介绍了数据库的建立方法,指出了数据库共享版本BUAA-SID-share1.0的内容,给出了两种识别算法在共享数据库上的测试结果。     

基于PSO算法的自动驾驶仪控制参数设计

针对自动驾驶仪控制器参数设计问题,提出一种基于PSO算法的导弹自动驾驶仪参数整定方法并对该方法所整定的控制器参数进行仿真验证.该方法在自动驾驶仪俯仰通道Simulink建模基础上,定义一个包含系统时域指标和频域指标项的适应度函数,根据控制系统对快速性和稳定性的要求,对各项指标进行适当加权,采用PSO算法对自动驾驶仪进行优化设计,实现了自动驾驶仪的控制参数整定.应用本算法对大量特征点的优化设计,均取得了良好的线性化设计结果,并对其进行了仿真验证,亦能满足仿真要求.仿真实验表明了该算法用于控制参数优化的有效性和优越性,有一定工程应用价值.