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81.
本文着重研究应用神经网络来进行舰船雷达目标特征抽取与分类问题,提出了一种基于Mellin变换和多层前馈神经网络的特征抽取方法和一种基于Kohonen网络组的特征分类方法。采用实地录取的三类舰船雷达目标视频回波数据对本文提出的有关方法进行检验,结果表明本文提出的雷达目标特征抽取与分类的神经网络方法是切实可行的,其抽取的特征具有良好的稳定性,其分类的精度很高,明显优于传统的K-邻近分类器。 相似文献
82.
作为开发源码的J2EE应用服务器,JBOSS取得了巨大的成功,它的很多方面对开发者而言都具有参考价值.JBOSS编译子系统(buildmagic)将功能日益强大,代码规模越来越大的JBOSS工程的编译发布工作处理得井井有条,很值得我们借鉴.通过对JBOSS编译系统(buildmagic)源码的深入研读,在仔细分析JBOSS的模块编译,和其对ANT所做的扩展任务的基础上,阐明了JBOSS动态化,模块化编译的原理.通过对JBOSS模块钩子的灵活应用,成功地为一个大型工程构建了健壮的编译系统。 相似文献
83.
本以新疆医科大学教改招标项目中关于试点教研室试题库的建立为基础,构建了一个多学科的通用试题库系统模型,并在将其应用于各试点教研室试题库建立过程中,得到了一个较为实用多学科通用的试题库系统。尤其,基于通用试题库系统模型构建,设计、开发了一个较为实用的软件环境。关于通用试题库系统模型的构建,今后还需做进一步的研究,以便得到更优系统模型和解决方案。 相似文献
84.
无约束E-脉冲波形综合方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对文献[1]和[2]中的缺点,提出波形宽度不受约束的E脉冲波形综合方法。首先,在理论推导的基础上,给出无约束E脉冲波形综合的原理和方法。然后,应用该方法利用仿真回波数据进行目标识别实验。实验结果表明,该方法是正确有效的。 相似文献
85.
吐哈盆地煤炭资源丰富,本文依据对盆地成煤环境的分析,并结合实际钻井资料、地震资料及部分煤矿资料,分别对吐哈盆地西山窑组和八道湾组煤层的赋存特征进行了研究分析,指出未来煤炭资源勘查的靶区,为实现新疆资源转换战略的实施提供可靠资源保障。 相似文献
86.
多模导引头融合检测研究 总被引:3,自引:0,他引:3
主要研究了多模导引头中的融合检测问题。对各子源传感器给出的有、无目标的信度 ,我们利用D-S理论进行融合。考虑到各传感器性能不同而导致各传感器的判决具有不同的可靠性 ,我们采用将子源传感器给出的有、无目标的信度减去一个与传感器性能有关的比率的处理方法。最后给出了仿真实验结果 相似文献
87.
1.INTaODUCTIONRadarcross-sectionisaphysicalparametertorepreseDttheabilityofatargettoscsttertheelectromagneticwavefromaradar.IntheoreticalandexperimeDtalstudies,itisknownthatthehighfrequencyscatteringfromanelectricallylargetargetcanbewellapproximatelymodeledasifitisemanatedfromadiscretesetofpointsonthetargetcalledscatteringcenters[l,ZI.Thescatteringcentermodelisconceptuallyconciseanditprovidesasparseabstractionoftheactualcomplextargetfornumerousapplications.ForRCSmeasuremellt,asphericalw… 相似文献
88.
介绍了ADSP-2106X的结构及性能,着重讨论了数字式声纳数据综合后置处理的方案,其中数据综合后置处理包括对目标距离、速度和方位的测量,以实现目标搜索,判断.并在此基础上,给出了多机动目标跟踪的算法模型及算法实现, 系统性能测试结果表明,整套系统能较好地满足设计要求. 相似文献
89.
A latent class vector model for preference ratings 总被引:1,自引:1,他引:1
A latent class formulation of the well-known vector model for preference data is presented. Assuming preference ratings as
input data, the model simultaneously clusters the subjects into a small number of homogeneous groups (or latent classes) and
constructs a joint geometric representation of the choice objects and the latent classes according to a vector model. The
distributional assumptions on which the latent class approach is based are analogous to the distributional assumptions that
are consistent with the common practice of fitting the vector model to preference data by least squares methods. An EM algorithm
for fitting the latent class vector model is described as well as a procedure for selecting the appropriate number of classes
and the appropriate number of dimensions. Some illustrative applications of the latent class vector model are presented and
some possible extensions are discussed.
Geert De Soete is supported as “Bevoegdverklaard Navorser” of the Belgian “Nationaal Fonds voor Wetenschappelijk Onderzoek.” 相似文献
90.