梯度神经网络求解Sylvester方程之MATLAB仿真

近年来,国内外学者发表了许多关于线性代数问题实时求解的方法,其中包括了矩阵求逆和线性方程组的并行求解方法.在研究了基于梯度法的递归神经网络用于Sylyester矩阵方程的实时求解后,通过使用Kronecker乘积和矩阵向量化等技术进行了MATLAB仿真从而验证了相关理论分析.计算机仿真的结果证实了这类神经网络方法在解决Sylvester矩阵方程中的有效性和高效率(特别是在使用幂S型激励函数的情况下).     

导弹战斗部对复杂目标毁伤效能评估研究综述

国内在导弹战斗部毁伤效能尤其是战斗部时复杂目标毁伤效能的评估方面有待系统研究,这是当前常规导弹试验鉴定和作战指挥研究领域急需开展的课题之一.提出了构件贡献因子、毁伤指数等概念,建立了毁伤效能量化评估研究内容体系框架,并分目标易损性分析与计算、战斗部威力分析与计算、毁伤效应试验与计算和毁伤效能综合评估等四方面综述了相关研究的一般方法和关键技术.以侵彻类战斗部打击建筑物目标为例,给出了导弹毁伤效能量化评估模型.     

基于支持向量机的体数据分类算法研究

在由工业CT图像构成的体数据中,低密度材质的灰度与背景及伪影的灰度接近,影响了分类的准确性,进而影响体绘制的结果.针对这一问题,提出了一种基于支持向量机的体数据分类算法.首先以体素的灰度、梯度、局部直方图的熵和矩为样本特征进行训练,得到决策函数,并通过决策函数对体数据进行类别标记,再将具有相同标记的体素的灰度值变换到指定的灰度区间,最后利用阻光度传递函数对体素进行阻光度赋值,完成体数据的分类.实验结果表明,所提出的算法较好的实现了体数据的分类,体绘制结果清晰,且能够实现试件的模拟拆卸.     

基于级联卷积神经网络的港口多方向舰船检测与分类

港口舰船目标自动检测的定位和类型分类是一个重要而具有挑战性的问题。针对高分辨率光学遥感影像中多方向性排列密集的近岸舰船目标定位和识别困难的问题,提出基于级联区域卷积神经网络和手工提取特征相结合的近岸舰船检测识别框架。首先,使用级联的区域卷积神经网络对舰船位置进行粗定位并对类别进行估计,得到一系列粗定位的垂直预测框。然后,设计一个可以准确定位舰船的斜框旋转回归器,其将第一阶段所得粗定位垂直矩形框转变为带方向的斜矩形框。最后,使用非极大值抑制的方法去除冗余的预测框。实验采用谷歌地球上采集的数据集进行训练和预测,实验结果表明所提算法在精准率和召回率上均具有较大优势。     

基于样本重采样的电路非平衡数据预处理方法

针对机载设备电子电路故障状态测试数据少、整体测试数据不均衡的问题,提出了一种基于样本重采样的数据预处理方法。首先,采用超限学习机对原始数据集进行训练以挑选出分类准确的样本。然后,对其中的少数类和多数类分别采用合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique, SMOTE)进行过采样和局部密度欠采样处理;并将错误分类的多数类样本作为干扰因素进行删除。通过以上两种手段可以均衡数据集,并控制数据规模防止过拟合,提高对故障样本的检测率。实测数据处理结果表明,相比于其他重采样算法,所提算法整体效果优良且稳定,对电子电路故障诊断具有一定的应用价值。     

基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明,在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。     

基于改进MUSIC算法的散射中心参数提取及RCS重构

随着隐身技术的发展,雷达目标的边缘绕射等逐渐取代镜面散射成为主要的散射源,因此基于几何绕射理论（geometric theory of diffraction,GTD）的散射中心模型对隐身目标电磁散射特性的描述要比衰减指数和模型更为精确。显然,准确估计出GTD散射中心参数对刻画目标散射特性犹为重要。针对经典多重信号分类（multiple signal classification,MUSIC）法仅利用目标原始回波数据、参数估计精度不高这一问题,提出一种改进的MUSIC算法对散射参数估计提取。改进的MUSIC算法通过对原始回波数据取共轭,构建新的总协方差矩阵,有效利用了目标原始回波数据的共轭信息。仿真结果表明,与经典MUSIC算法相比,改进的MUSIC算法参数估计精度更高,雷达散射截面重构拟合程度更好,且运算量增加不大,可有效提取出隐身目标的散射中心。     

基于改进的局部保持投影的战时备件分类

为提升战时合成部队备件保障效能,需对其进行有效分类,以便开展备件的预储预置。针对备件种类多、时效性强、影响分类因素复杂的现实问题,提出了基于改进的局部保持投影的备件分类方法。首先,根据战时备件分类储备的影响因素,作为备件分类的特征指标,其次,利用改进的局部保持投影的降维方法对备件原始特征数据进行特征降维,得到低维特征向量。再利用支持向量机（support vector machine,SVM）的分类器对低维数据进行分类。并通过量子粒子群对SVM的核函数参数进行寻优,提升备件分类精度,得到满足备件分类准确率最优时的降维维数和分类器参数。最后,通过对演习装备备件分类的实例分析,验证了模型的可行性和合理性,并对比分析了其他分类方法,表明该方法能够较好地解决战时备件分类的问题。     

集成范例推理系统的研究

首先研究了与范例推理相集成的多种技术,并着重研究了基于范例推理和规则推理的集成方法,以及基于范例推理和归纳技术的集成方法,以此来充分利用范例推理、规则推理和归纳学习技术的各自优势,提高智能系统求解问题的能力。     

客户关系管理中客户知识发现的一种分析方法

研究了客户关系管理(CRM)中的客户知识发现问题。在分析了客户知识发现的含义和客户知识分类的基础上,提出了一种客户知识发现的分析方法。依据该方法,通过采用模糊聚类方法可确定影响CRM效果的关键属性集,进而可归纳发现客户知识的分类规则,并得到有价值的客户知识。最后给出了一个实例分析。