基于层次变权的多因素决策

首先分析变权综合的变权效果，证明了决策问题中取大取小模型是一类变权综合模型的极限．然后，利用变权原理研究一类多因素决策问题，提出并分析了层次变权思想，进而建立了一个基于层次变权的多因素决策模型．最后讨论一个人才选优的实际问题，结果表明该模型能较好地实现决策目标．     

集成式多目标权系数赋值方法

本文将实际应用中的多目标权系数赋值方法归结为三类：点估计方法、模糊区间估计方法、定性估计方法,提出了各类方法中有效的多目标权系数赋值过程,给出了多目标决策（ＭＯＤＭ）中引导决策专家选择适合具体情形的多目标权系数赋值方法的选择策略,提出了多目标权系数调整的交互式方法。     

一般变权原理与多目标决策

在已有文献基础上完善了变权的公理化定义 ,讨论了变权的基本类型及它们之间的关系 .在此之后 ,深入研究了由激励效用族诱导的变权的特性 ,给出了变权的协调原理并以此为原则给出了某种特定的变权 ,从而使变权更具可操作性 .最后 ,给出了解多目标问题的变权方法.     

基于多尺度特征的高分辨率SAR图像机动目标识别

针对客观世界本身的多尺度特性及多尺度分析方法的有效性,提出了能够体现目标宏观和微观固有多尺度信息的SAR图像目标识别方法。该方法通过引入目标先验信息分割出反映目标形状的区域;并根据SAR图像目标对Gabor滤波器组的不同响应,利用多尺度信息及尺度间的相依性提取新的多尺度特征;最后按照方位信息建立多尺度特征库用以指导目标识别。通过MSTAR的实测SAR目标数据集进行了多尺度特征建立和目标识别测试,试验结果表明了该方法的有效性。     

基于区间数的变权与状态变权

利用变权的方法对决策信息为区间数形式的多因素决策问题进行了研究.首先给出了区间数一种排序方法和区间数的四则运算与逻辑运算,并研究它们的性质;然后讨论区间数变权与状态变权的定义及其约束条件,给出若干区间数状态变权;最后证明了区间数状态变权的一个等价条件,并给出两个由已知区间数状态变权构造新的状态变权的方法.     

多目标权系数赋值方法及其选择策略

多目标权系数赋值是多目标决策(MODM)中极为重要的环节,是专家经验和决策者意志的体现,它相当程度上决定了多目标综合的精度。本文结合笔者在研究工作中的体会,比较详细地讨论了多目标权系数赋值的常用方法及其特点,提出了权系数调整的交互式方法,并给出了MODM应用中各种方法的选择策略。     

多目标权系数的组合赋值方法研究

多目标权系数赋值是多目标决策的重要环节,它相当程度上决定了多目标综合的精度。为了提高多目标权系数赋值的准确性,本文提出多目标权系数的组合赋值方法。通过实例分析,说明该方法的实用性。最后,从数理统计的角度讨论该方法的科学合理性。     

SAR目标多尺度概率密度估计与识别

针对SAR目标识别问题,提出了一种基于核非线性映射的SAR目标多尺度概率密度特征的估计方法,并利用该特征进行目标识别。首先将SAR目标图像在多尺度域中分解,按一定规则建立多尺度根矢量;将多尺度根矢量经非线性映射到另一空间中,在该空间中利用基于核函数的技术结合parzen窗非参数估计得到概率密度函数。通过这一途径得到的多尺度概率密度分布挖掘了目标散射在尺度之间的相互关系,分布特征之间的相对熵测度可以用与目标分类识别。以MSTAR实测SAR目标数据集进行了多尺度概率密度估计和目标识别试验和分析,试验结果表明了提出方法的有效性。     

模糊控制与变权的确定

应用模糊控制思想，解决评价中的变权问题，变权和常权相结合，进行综合评价，操作简便，使多准则评价方法更趋完美．     

基于直觉模糊TOPSIS和变权VIKOR的防空目标威胁综合评估

针对传统防空目标威胁评估中威胁因素考虑不全、定性指标量化不精确以及属性指标权重固定不变等方面的不足,在综合考虑目标静态和动态属性的基础上,提出了基于直觉模糊理想解逼近(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法和变...     

利用特征加权进行基于小波框架变换的红外目标检测

提出了一个基于背景纹理多分辨分析的红外目标检测方法。本方法通过对原始图像作小波框架变换提取不同分辨率下背景纹理的特征,利用特征加权技术（FWT）,得到中心向量,求出每个象素点的特征向量到中心向量的距离。根据距离像统计直方图实现阈值判别。实验证明该方法取得了较好的效果。     

基于多尺度低频特征组合的线性鉴别分析

目前线性鉴别分析(LDA)方法是在原始图像上直接进行,抽取的是图像的全局特征,受光照、表情变化而引起的局部高频信息影响较大,忽视了更能反映图象本质的低频特征.为此提出先将图像进行多尺度划分,再提取划分后的每个子图像的低频部分,组合起来作为该图像的特征向量,最后根据这些特征向量再应用LDA方法进行鉴别分析.多尺度低频特征组合的向量反映了图像从局部到全局的全部低频特性,具有更有效的鉴别信息.在ORL和Yale人脸库上的实验结果显示,所提出的算法识别性能显著提高,鉴别能力更好.     

基于舰船噪声仿真模型的目标识别研究

将国际上迅硅盖展的基于模型的识别技术应用到舰船目标识别中，摄取舰船目标识别信息，在建立舰船辐射噪声仿真模型的基础上，推导了单、双螺旋桨舰船辐射噪声调制谱谐波族幅值特征的数学期望表达式，提出了基于仿真特征的舰船目标识别方法，并对五类舰船目标进行了分类识别实验，取得了较好的识别效果：正确识别率分别为92．6％，87．3％，83．5％，76．9％，78．2％。     

基于FLAMES的战场目标仿真设计与实现

采用第三方计算并判定目标毁伤效果的设计思路,提出了基于FLAMES仿真框架的＂实体仿真模型＋子目标毁伤模型动态库＂的策略,设计并实现了联合作战仿真中战场目标的仿真,不仅有利于目标仿真模型的重用,也有利于灵活高效地实现目标与子目标两级毁伤效果的计算与判定,实践证明是一种方便可行的实现途径。

Abstract：

The way of design was introduced that the damage effect was calculated and evaluated by the third party. And, the strategy of development was put forward simulating the target by the ＂Entity Simulation Models＂ ＋ ＂DLLs of Sub-target Damage Models＂ based on the FLAMES. Based on the above, the battlefield target simulation of the Joint Operations was successfully designed and implemented. The solution’s effectiveness has been proved by a series of application, that is not only helpful for improving the reusability of target simulation models, but also for calculating and evaluating the two level’s damage effect including the target and its sub-target flexibly and efficiently. It is a convenient way possible to achieve in practice.     

基于子类划分的SVM及水声目标识别应用

针对目标类空间的可分离性特点,研究了动态聚类与支持向量机相结合的基于子类划分的支持向量机.提出了以子类中心为基点度量训练样本惩罚度的方法.在采用动态聚类将目标类划分为子类的基础上,综合考虑训练样本与所属子类的距离、子类对所属目标类的隶属度及目标类间的关系,以度量不同训练样本的惩罚度.并应用于水声目标识别中,对两类舰船目标的识别情况进行了比较,实验表明效果好于经典支持向量机.     

话者识别系统中语音特征参数的研究与仿真

在说话者识别系统中，提取反映说话者个性的语音信号特征参数是系统的关键问题之一．研究并提取了几种重要的语音特征参数，包括线性预测倒谱系数、美尔倒谱系数、语音动态参数等，对这些参数进行了分析和比较，并研究了将多种参数组合使用对识别系统性能的影响．通过仿真和实验，证明混合参数识别方法能使话者识别系统的正确识别率有明显的提高。     

融合小波分析与矩特征的图像识别算法及应用

生物特征识别方法正逐渐成为近年来的研究热点,而人耳图像的识别更是其中一个新兴的研究方向.研究了小波变换模极大值、小波不变矩的原理及特点,提出了基于小波模极大值与改进小波矩不变量的特征提取方法,并将其应用于人耳图像的自动识别.识别过程中先对采集到的人耳图像进行小波模极大值去噪处理与边缘提取,再对处理后的图像求小波矩不变量,将其作为人耳识别特征量.通过这种方法提取的特征量不仅可以解决光照不均、光照变化、噪声干扰的问题,而且还有平移、旋转缩放不变性.将本文得到的特征量使用误差处理方法进行加权并利用BP神经网络方法进行分类,实验结果表明,这些特征量适合于人耳图像的分类,其识别率达到了97%以上.     

基于人体静态和动态特征融合的步态识别

提出了一种简单有效的自动步态识别算法.对于每个序列用背景减除方法检测行人的运动轮廓,算法利用步态轮廓图像下肢左右边界的距离矢量对步态轮廓图像进行描述,采用步态图像两脚的宽度进行准周期性分析.利用连续隐马尔可夫模型并融合步态的静态外观信息模型进行步态时变数据匹配识别.算法在Little和Boyd,NLPR和CMU数据库上进行实验均取得了较高的正确识别率.     

基于关键点的无模拉拔变形区特征提取与重构算法

无模拉拔过程中,变形区的形状与各工艺参数之间存在着复杂的相互关系。变形区的表示对变形区形状的预测以及智能控制具有重要意义。根据变形区的形状特点,提出了一种基于关键点的无模拉拔变形区形状特征提取和重构算法,有效地实现了高维变形区形状信息的降维和重构映射,与神经网络结合,为建立无模拉拔变形区形状模型提供了一种新的方法。     

基于频散特性的杆中超声波传播仿真

针对超声实时在线检测中缓冲杆应用的局限性,以无限长杆的频散特性为理论基础,利用有限长杆的端面边界条件,分别以应力关系和应变关系为系统函数,建立了超声波在有限长杆中传播的系统模型。通过在杆端面施加激励,借助系统传输模型,获取回波信号,并与实验进行对比,验证该方法的正确性。同时得出了超声波在有限长杆中传播产生的多次回波的重复周期与杆半径之间成正比的关系。