人工神经网络在目标识别和分类中的应用

首先分析了人工神经网络在目标识别和分类中的应用及其局限性,然后分析了人工神经网络与模糊理论、证据理论、贝叶斯决策理论相结合在目标识别和分类中一般方法和优点。     

学科间信息传递的参数化空间散乱数据插值法

耦合信息传递是实现耦合系统求解的关键技术之一,本课题研究了参数空间散乱数据插值方法.为了避免三维插值空间平整性导致的插值误差,将三维耦合界面进行参数化处理,在参数空间中构造插值函数进行插值传递.针对径流式叶片的特点,进行了温度插值传递.从插值效果看,这种基于参数空间的数据插值方法保证了较高的插值精度.比较了反距离加权平...     

空间距离变换的彩色图像目标识别方法

研究了彩色图像的分割算法,提出了运用彩色图像的颜色特征相似性进行图像的分割;然后将分割的目标进行检测,运用无监督网络,即竞争网络学习训练聚类,将图像中不同的目标提取出来。在识别方面,研究了一种运用空间距离变换方法来识别的算法,计算出区域半径测试样本点在区域内还是区域外,以达到识别的目的。实验结果表明,本文提出的分割算法和识别算法可以很好地运用到实际中,识别率可达90%以上。     

大学生创新创业机会识别和项目生成模型研究

创新创业教育是目前高等院校人才质量培养的重要内容,也是当代大学生完善职业素养和实现高质量就业的重要途径。从大学生创新创业机会识别和创业项目产生的角度进行探索,分析大学生创新创业机会识别的背景和项目生成的条件,进一步提出了大学生创新创业机会识别和项目生成的结构模型,对于大学生从事创新创业理论学习和创业实践,具有一定的现实指导意义。     

复杂固体边界流场的三维 PIV 测试技术：任意三维边界识别算法

针对复杂固体边界三维流场的 PIV 测试应用,以及流固耦合实验研究中流场和固体结构特征的瞬态同步测试需求,发展了一种基于双相机布置形式的任意三维边界识别算法以精确获取三维表面几何信息;并以基于MLOS-SMART 三维粒子场重构的 Tomo-PIV 算法计算三维速度矢量场,可同步获取三维表面结构运动／变形信息和三维瞬态速度场。这一边界识别算法基于 SURF（加速稳健特征）模式识别算法进行三维曲面重构,可以确定流场中三维物体结构的边界特征。论文采用双相机布置方式获取了三种不同曲率的圆柱曲面图像,验证了所发展的三维边界识别算法的准确性。最后以圆柱绕流 Tomo-PIV 数字合成粒子图像序列为验证对象,采用所发展的边界识别算法和 Tomo-PIV 算法分别高质量地计算出圆柱曲面信息和三维速度场。     

基于序列图像的自动目标识别算法

由于利用单幅二维图像进行三维目标识别存在识别的多义性,提出了一种基于二维序列图像的三维目标自动识别算法。首先以修正的Hu不变矩构造目标的图像识别特征,进而采用BP神经网络分类器构造关于目标融合识别的基本置信指派函数,以神经网络的训练误差构造证据理论不确定性度量,采用基于吸收法的DS证据理论实现高冲突证据的贯序式融合。对各姿态飞机图像识别的仿真表明,该算法对飞机的空间姿态变化具有很强的鲁棒性,能快速地准确识别飞机类型。此外,算法对先验性参数具有一定的鲁棒性。     

结合统计的模型辨识在发动机故障诊断中应用

以一个双轴分排涡扇发动机为例,研究了数理统计和模型辨识组合方法诊断发动机双故障的可行性和效果.模型辨识法基于发动机性能仿真模型,在辨识的过程中利用了发动机平衡技术,考虑了模型的非线性.运用数理统计方法对辨识法得到的结果进行再处理,弥补了单纯以拟合程度为标准进行故障隔离的不足,定义和选择合适的故障指标,可以在多重故障模型下得到良好的故障隔离效果.      

基于小波变换的孔探图像边缘粗糙度分析

针对航空发动机内部结构裂纹损伤的孔探图像识别问题,提出一种描述孔探图像边缘曲线粗糙度特征的方法——粗糙度系数法.该方法利用二进小波变换对边缘曲线在所有可能尺度上进行小波分解,得到尺度系数和小波系数.对于这些小波分解系数,构造一种对数熵算法来计算尺度系数和小波系数的能量强度.小波系数与尺度系数的对数熵的比值被定义为粗糙度系数,用粗糙度系数来评估曲线的粗糙程度,粗糙度系数越大,曲线越粗糙.实验表明以粗糙度系数作为孔探图像边缘曲线的识别特征,能够有效地识别孔探图像中存在的裂纹损伤.      

混合点状和非规则军标的在线手绘识别

当前对在线手绘军标图符识别的研究只针对单一类型的手绘点状军标或非规则军标,分别使用不同方法进行识别.但在特殊应用中二者常混合输入,当待识别军标图符的类型未知时,如何识别是一个重要问题.提出一种基于最小生成树(MST)覆盖模型的混合识别方法,训练阶段,分别对点状和非规则军标样本建立MST覆盖模型,并训练一个二分类支持向量机(SVM)分类器;识别阶段,先通过几何和结构信息粗判断军标类型,再通过置信度估计和融合的方法确定未知军标的类型.在113类点状军标和36类非规则军标的数据集中实验,军标类型区分准确率为94.7%,最终识别率为91.6%,且能满足实时要求.      

对称加密数据随机性定量研究

通过对加密数据使用原理以及应用范围的分析,阐述了一种基于正态分布和卡方分布的加密数据随机性定量技术。结合M atLab中现有函数erfc（x）以及chi2cdf（x,y）,计算并绘制出随机性定量图,实验分析了不同对称加密算法密文随机程度,为加密数据识别提供强有力的技术支撑。