基于模糊指派的多目标多工程选址决策

提出了一种新的多个工程选址的多目标决策方法 .运用模糊关系合成矩阵将各种情况下的多目标工程选址问题转化为模糊指派或模糊广义指派问题 ,并用传统的匈牙利算法来求解 .最后给出一个应用实例.     

复杂背景下SAR图像近岸舰船目标检测

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像近岸舰船目标易受背景杂波的影响, 造成SAR图像近岸舰船目标检测检测率低、虚警率和漏检率高的问题，提出一种适用于复杂背景下SAR图像近岸舰船目标检测的DFF-Yolov5(deformable feature fusion you only look once 5)算法。构建了一个专门用于SAR图像复杂背景近岸舰船目标检测的数据集, 基于Yolov5目标检测算法, 在特征提取网络中进行特征细化和多特征融合两个方面的改进。在特征提取网络中利用可变形卷积神经网络改变卷积对目标采样点的位置, 增强目标的特征提取能力, 提高复杂背景下SAR图像舰船目标的检测率。在多特征融合网络结构中采用级联和并列金字塔, 进行不同层级的特征融合。同时，使用空洞卷积扩大特征提取的视觉感受野, 增强网络对复杂背景近岸多尺度舰船目标的适应性, 降低复杂背景下SAR图像舰船目标检测的虚警率。通过在构建的复杂背景近岸舰船检测数据集上的测试实验, 结果表明: DFF-Yolov5的平均准确率为85.99%, 相比于原始的Yolov5, 所提方法平均准确率提高了5.09%, 精度提高了1.4%。     

面向突发事件的模糊多目标应急决策方法

应急环境下的信息具有不确定性、模糊性, 运用单一的方法很难做出有效决策. 集成模糊理论, 灰色系统理论和多目标决策理论, 提出了一种改进的模糊多目标应急决策方法. 该方法首先结合灰色关联度计算各决策方案到TOPSIS正负理想解的距离, 然后采用三角模糊数, 处理决策信息的模糊性和不确定性, 突出了各决策方案之间的关联影响. 最后, 结合核电站事故应急决策的例子, 验证了所提出方法的可行性和有效性.     

复杂背景下雷达信号的模糊检测

本文着重研究如何利用模糊子集理论来解决复杂背景下雷达信号的检测问题。文中首先给出模糊检测的数学模型,然后基于贴近度准则及重要度加权的概念,导出了模糊滤波算法,最后利用“重合不多于一”雷达信号形式具体设计了两种模糊检测器。实验结果表明,这两种模糊检测器具有在强相关和弱相关杂波背景下检测雷达目标的良好能力,其性能明显优于传统的线性相关检测器。     

有约束多目标系统的模糊匈牙利决策及其应用

首先将指标值矩阵转化为模糊关系合成矩阵,再将模糊关系合成矩阵与解决指派问题的匈牙利方法结合起来,提出了有约束多目标系统的一种新决策方法——模糊匈牙利法,并建立其模型,该模型可用著名的匈牙利算法来求解。最后应用该法于文献［1～3］中的实例,通过比较,方法简便,效果很好     

基于直觉模糊相似度的直觉模糊三支决策方法

针对现有直觉模糊相似度未考虑其隶属度和非隶属度的实践语义且在一些情形下可能出现"违反直觉"等问题,本文提出一种新直觉模糊相似测度,并将其引入直觉模糊决策系统中,定义了直觉模糊相似度下(α,β)-水平截集等概念,并给出相关性质.以粗糙隶属度为评价函数导出目标集的(α,β)-下、上近似集及其三个域.考虑到决策者不同风险态度,基于贝叶斯理论构建一种具有多风险偏好的直觉模糊三支决策模型,并获得决策规则,进而提出一种基于直觉模糊相似度的直觉模糊三支决策方法.最后,通过算例说明该方法的可行性和有效性.     

基于满意度最大的群决策方法

在群决策的过程中，由于决策者的知识水平、背景和主观偏好不同，他们对方案或因素所给的信息判断矩阵也就不同，本文主要针对模糊偏好关系和1～9标度判断矩阵信息，先构造个体满意度函数，然后给出一种合成两类偏好信息的多目标线性规划模型。该方法具有易操作、计算简单的特点，最后的实例验证了本方法的可行性及有效性。     

基于D-S的IBBA下的故障诊断研究

在导弹武器等复杂系统的D-S故障诊断中,因为影响基本置信分配值的因素增多,诊断领域专家有时只能给出基本置信分配值的某一范围或者某一模糊值.针对这种情况,提出了一种复杂系统的D-S故障诊断方法.首先根据诊断领域专家的诊断知识和经验,结合D-S证据理论的决策方法,给出一种基于不定基本置信分配的故障决策方法.然后根据D-S故障诊断的目的,在D-S证据理论的基础上,利用优化理论,提出一种不定基本置信分配下的D-S诊断方法,阐述了原理,构建了目标函数,给出了约束函数.最后,通过几组示例验证了所给出的故障决策方法和D-S诊断方法的合理性.     

多目标指派问题及其在军械物资供应中的应用

运用模糊数学的思想 ,首先将各目标下的属性值矩阵转化为模糊关系矩阵 ,再将模糊关系合成矩阵与解决传统指派问题的匈牙利方法结合起来 ,提出了多目标指派问题的一种求解方法 :模糊匈牙利法 .并结合部队军械物资的供应说明了该方法的应用.     

一种基于协同作战能力的航迹合成方法

以网络中心战为背景,针对复杂环境下目标航迹分散、不完整的特征,讨论了基于协同作战能力(CEC)的航迹合成方法。将航迹合成方法分为数据融合型、互补跟踪型和接力跟踪型等三种类型,并提出了基于自适应改进Hough变换(AMHT)航迹起始和双门限快速联合概率数据关联(DTF-JPDA)的航迹合成算法。仿真结果表明,该方法能够实现基于协同作战的航迹合成系统,形成目标完整航迹,扩大跟踪区域并提高跟踪精度。     

基于预分类的全极化HRRP模型匹配目标识别方法

全极化三维散射中心模型可准确描述目标的空间几何以及极化特征,已成为目标识别的有效手段之一。针对传统高分辨距离像的匹配算法计算量大、耗时长的不足,提出一种基于预分类的模型匹配目标识别方法,通过目标散射机理分析,对目标进行预分类,减小匹配模型数,然后利用全极化高分辨距离像的散射中心位置与极化信息构造模型匹配函数,实现了目标类别的判定。基于电磁仿真计算数据的识别实验表明,该方法具有良好的目标识别能力,相比于传统方法具有更高的识别正确率以及更低的存储量和计算量。     

基于视差范围估计和改进代价的半全局匹配

针对传统半全局算法对视差范围内未知场景通常人为地设定一个视差范围造成计算资源浪费,同时利用传统Census变换进行代价计算限制视差精度的不足,提出了基于视差范围估计和改进代价的半全局匹配算法.首先,采用多种特征算子同时提取图像对的特征点,通过快速最近邻搜索进行特征点匹配,利用立体匹配的约束条件筛选匹配点,计算匹配点对的...     

一种基于二维信息匹配的ASM定位算法

主动形状模型ASM(Active Shape Models)目前在目标对象的定位中得到了广泛的应用。为进一步提高ASM的目标定位精度,在传统ASM方法的基础上,提出了一种基于二维信息匹配的ASM目标定位改进算法。该算法采用以轮廓点为中心的近似圆盘区域的二维灰度信息代替原算法的一维法线灰度信息进行目标轮廓匹配。实验表明与传统ASM算法相比,改进算法的目标定位精度有显著提高。     

基于局部统计特性和IHS变换的遥感影像融合

针对传统的高通滤波方法,提出了利用遥感影像的统计特性和IHS变换进行融合的方法。该方法通过对两幅遥感影像直方图匹配,进行影像融合。采用偏差指数、平均梯度和不同关系数三个指标对融合结果进行了定量评价。实验结果表明,与传统的高通滤波法相比,该方法在提高了多光谱影像空间分辨率的同时,更好地保留了多光谱影像的光谱信息     

基于轮廓多边形拟合的红外与可见光图像配准算法

针对红外图像和可见光图像配准问题,提出一种基于轮廓多边形拟合的图像自动配准算法。首先,为获得较好的主轮廓信息,对提取的轮廓进行多边形拟合,有效剔除轮廓上的冗余点和噪声。然后选取拟合轮廓上的多边形顶点为特征点,将轮廓划分为特征轮廓段,以特征轮廓段作为匹配单元匹配轮廓并得到匹配特征点。采用修剪的最小二乘法,在获取变换参数的同时不断剔除误匹配。实验证明,该算法可实现性强,配准精度高,配准速度快,较好地实现了刚体变换下红外图像与可见光图像的配准。     

全仿射形变下基于点特征的SAR图像配准方法

全仿射形变条件下,待配准合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像与参考SAR图像之间存在各向异性尺度变化,导致传统的点特征图像配准算法难以提取到足够多的匹配特征点进行图像配准。为此,提出了一种基于仿射形变矩阵分解与尺度变化矩阵估计的点特征图像配准算法。该方法首先将仿射形变矩阵分解为图像旋转矩阵、尺度变化矩阵以及常数矩阵的乘积,而后利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对尺度变化矩阵中的未知参数进行搜索估计,并根据估计结果对图像进行尺度规范处理,以抑制图像间的各向异性尺度变化,在此基础上再利用尺度不变特征转换(scale invariant feature transform, SIFT)算子提取匹配特征点进行配准处理。实验结果表明,与现有方法相比,对于全仿射形变条件下的SAR图像配准,本文所述算法可以提取到更多的匹配特征点,因而具有更好的配准性能。     

基于周期性曲率函数的轮廓线匹配技术研究

轮廓线的自动匹配问题是计算机视觉、自动化和模式识别中的一个重要问题。传统的匹配方法中在特征描述部分容易出现误差,并且缺乏全局性。为此提出了基于连续函数曲率概念的周期性离散曲率函数,解决普通轮廓线勾画外形中的图形匹配问题。周期性离散曲率函数具有和原有图形相似的位移、旋转和缩放特性,具有很强的全局性。该方法具有直观和速度快的特点,并且实用可靠,可广泛地应用于类似系统。     

基于纹理上下文的遥感图像目标识别

基于统计流形理论并结合形状上下文思想,提出了能够描述图像纹理目标的纹理上下文特征,进而实现对遥感图像纹理目标的识别。首先将图像的灰度概率密度函数看作统计流形上的点,用所得到的图像统计流形模型来描述图像的纹理上下文特征;然后使用Fisher信息距离来度量流形上点之间的相似度,并利用匈牙利算法来匹配纹理上下文特征;最后通过计算匹配距离来实现不同图像目标的相似性度量。实验表明,与经典的灰度共生矩阵、局部二值模式和统计流形算法相比,对于具有纹理特征的遥感图像,该方法具有更高的识别率且具有普适性和稳健性。     

采用ISAR像估计弹道目标微动特征的方法

逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)像序列可以反映弹道目标在微动周期内的姿态变换及结构特征,本文在此基础上提出一种利用ISAR像序列估计弹道目标微动特征的方法。首先基于relax算法提取较强的散射点,并采用距离多普勒方法成像,然后利用灰度匹配算法对ISAR图像进行匹配,以提高微动周期估计精度。通过分析散射点在成像平面上的投影关系从而建立散射点空间坐标与目标微动特征之间的联系,并根据散射点在ISAR图像序列上的相对位置差值与散射点空间坐标的表达式,估计目标的微动参数。最后,仿真验证该方法的可行性与有效性,仿真结果表明该方法估计精度较高。     

结合边缘和统计特征的末制导SAR图像匹配

提出一种用于末制导的合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）图像实时匹配方法。考虑参考图与实时图尺度、方向等差异,制备多幅参考图像,基于最小错误概率准则,对每幅参考图像提取边缘,由边缘图形成用于匹配的包含边缘两侧地物区域信息的参考模板。提出一种利用边缘信息和SAR图像统计特性的相似性度量准则。采用金字塔分层结构的搜索策略,提高了匹配速度。该方法综合利用了边缘和灰度统计信息,避免了对实时图的边缘提取。实验验证了算法的有效性。