空中目标辐射源的个体识别方法

针对传统的辐射源个体识别方法在低信噪比环境下识别性能不佳的问题,提出了一种空中目标辐射源的个体识别方法,该方法利用经验模态分解和变分模态分解得到信号不同频率的模态分量,将各模态分量的多尺度排列熵作为特征,利用主成分分析对数据进行降维,并采用支持向量机分类器进行辐射源个体识别。仿真结果表明,该方法对相位噪声、频率漂移以及谐波失真等细微特征的识别性能明显优于传统方法,并具有良好的抗噪性。     

POLSAR图像杂波L分布建模及其参数估计

基于乘积模型的杂波统计建模是进行高分辨极化合成孔径雷达(POLSAR)图像非均匀区域杂波统计特性分析的有效方法,其核心在于纹理分量随机分布的类型选择.广义伽马分布(GΓD)是一种普适性很强的分布类型,Weibull分布、伽马分布、逆伽马分布等都是GΓD分布的特例,因此基于GΓD分布的图像乘性杂波建模既满足杂波建模的高精度要求,同时成为各种雷达杂波辨识的有效工具.本文首先推导了服从GΓD分布的随机变量的高阶矩特征及其对数累积量(MLC),利用纹理分量服从GΓD分布情形构建了乘积相干斑模型,得到了适用于POLSAR图像处理的L分布杂波多视处理的协方差矩阵的概率分布函数,同时推导了其高阶矩特征及其对数累积量,提出了基于对数累积量的L分布参数估计新方法.针对样本数较少的情况下对数累积量参数估计失效问题提出了基于混合矩(MME)的参数估计方法来解决.然后给出了不同分布的高阶矩和对数累积量,通过二三阶对数累积量关系图辨析了常用分布与L分布的内在关系,得到了L分布是目前乘积模型中适用范围较为广泛的统计分布的结论.最后用仿真数据验证了理论推导的正确性,并将基于对数累积量的参数估计方法与已有方法进行了比较,结果证明新参数估计方法具有更高的估计精度和运算效率;另外,还用实测数据进行了统计模型检验,其结果验证了理论推导的正确性.极化SAR中多视图像L分布杂波的统计建模及其参数估计方法为极化SAR目标检测和识别等领域的新技术研究提供了新手段.     

凝聚度——描述与测度社会生态系统抗干扰能力的一种新特性

研究一个网络系统抵抗干扰的能力,系统科学里有＂鲁棒性＂的概念,社会—生态系统里用＂脆弱性＂、＂恢复性＂和＂适应性＂等概念.这些已有的概念是否已经全面地描述了系统抵抗干扰的能力呢？在综合灾害风险管理的实践中,整个社会凝心聚力,行动协调一致,往往发挥着至关重要的决定性作用.然而,现有学术研究中所用到的各种系统属性,都不能很好表述一个系统凝心聚力的能力或水平.鉴于此,本文提出一种全新的网络系统属性：网络凝聚度（consilience degree）,专门用以度量一个如社会—生态系统一样行为的网络系统凝心聚力,行动协调一致,以抵抗干扰的能力.网络凝聚度实际上是一种更具普遍意义的＂联结度＂.它可以象联结度一样,派生发展出一系列的系统新属性和网络新模型,从而形成一个研究复杂系统的新的理论体系.本文将重点阐述这个体系的雏型.理论分析和仿真研究都证明：本文所提出的网络凝聚度是现有各种系统属性所无法涵盖或替代的,是研究现实复杂系统所必需的新理论工具.     

谁动了中国人的杯子、筷子与盘子

用专利来支撑,让纯银水杯帮你灭菌杀毒“最近,纯银水杯在浙江省批量生产,这一突破大大满足了中高端市场的需求,使我国这一领域的生产与消费同步迈上一个新台阶……悄然间,中国商务人士办公桌上的保温杯变成了纯银水杯,中国有钱人的餐具又回到了纯银时代……”一石击起千层浪,究竟是谁在动中国人杯子、筷子与盘子的“金点子”?点击搜索,原来是声名显赫的永康人。从当年的“五金工匠走四方、府府县县不离康”,到市场经济后永康人创出的一个又一个五金奇迹,我们应当承认永康人不乏“创造力”。而永康市科技局提供的数据也显示,目前永康五金企业…     

"人在回路"合成训练仿真总体设计及关键技术研究

针对"人在回路"合成训练仿真规模大、实体多、部署分散、异构系统多等难点问题,研究梳理美国陆军合成训练环境建设情况,设计了基于TISA中间件的可持续演进的分布式合成训练仿真云服务架构,提出了可组合多层级合成训练仿真应用模式,解决了分布式训练仿真实时互联互通互操作、战场环境一致性、模型可组合可重用、仿真即服务等技术问题,为...     

一类快速模糊支持向量机

由H.P.Huang、C.F.Lin等人和T.Inoue,S.Abe等人提出的两类模糊支持向量机是两种类型的改进支持向量机,分别克服了过学习问题和减少了多类问题分类时存在的不可分区域。如何处理异常数据和加速训练大规模数据集是支持向量机中的急需解决的两个问题。针对这两个问题,提出了一类将两类模糊支持向量机集成的快速模糊支持向量机。训练时,根据每类数据与其类中心的距离,定义隶属函数,以加大对容易被错分样本的惩罚,利用合适的参数λ选取了每类数据中隶属度值较大的边缘数据构造模糊支持向量机,测试时,利用1-a-1和模糊支持向量机的决策函数判定未知样本的类别。含有异常数据的两类问题和机器学习数据集中手写数字识别的多类问题的实验结果,验证了提出的快速模糊支持向量机减少了训练时间同时提高了学习机的推广能力。     

基于遗传算法的改进径向基支持向量机及其应用

通过对径向基核函数进行分析后发现:根据样本各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数,可以提高支持向量机的推广能力。此结论基础上,提出了一种基于遗传算法的多核参数径向基支持向量机算法,通过遗传算法最小化验证误差,实现了根据各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数。将该算法用于轴承故障诊断,实验结果表明,与传统支持向量机相比,多核参数径向基支持向量机具有更好的推广能力,同时,核参数的大小反映了对应特征识别能力的大小。     

基于GA和Bootstrap的最小二乘支持向量机参数优选

支持向量机是一种新型的学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能.传统的支持向量机是解凸二次规划问题,而最小二乘支持向量机是解等式线性方程,显得尤为方便.针对最小二乘支持向量机的特点,通过Bootstrap建立适当的性能指标,用遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用.用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测的结果与神经网络预测的结果比较证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.     

基于支持向量机元模型的随机鲁棒设计

随机鲁棒设计是一种基于蒙特卡洛仿真的优化设计方法.通常情况下,对于复杂仿真模型的随机鲁棒设计时间开销很大.为减小随机鲁棒设计过程中的时间开销,使用参数最优的最小二乘支持向量机替代仿真模型进行随机鲁棒设计.使用标准粒子群优化算法搜索支持向量机参擞和控制器参数的寻优.通过一个基准测试问题证明了该方法的可行性.     

基于局域支持向量机的海浪水压场混沌预测

针对海浪水压场的短时平稳性,采用局域支持向量机进行预测滤波.首先分析了海浪水压场信号的混沌特性,并根据其混沌特性,提取训练空间中与当前相点的行为特征密切相关的最近邻点作为训练样本对支持向量机进行训练,减少了训练样本的数目,节省了网络学习时间,从而可实时对网络参数进行更新,使支持向量机能够跟随海浪的变化.实际计算表明这种算法能够以较快的学习速度和较高准确度实现海浪预测,能够克服由于海浪的短时平稳性所带来的随时间的增长预测精度下降的问题.