ISAR target recognition based on non-negative sparse coding

Aiming at technical difficulties in feature extraction for the inverse synthetic aperture radar (ISAR) target recognition, this paper imports the concept of visual perception and presents a novel method, which is based on the combination of non-negative sparse coding (NNSC) and linear discrimination optimization, to recognize targets in ISAR images. This method implements NNSC on the matrix constituted by the intensities of pixels in ISAR images for training, to obtain non-negative sparse bases which characterize sparse distribution of strong scattering centers. Then this paper chooses sparse bases via optimization criteria and calculates the corresponding non-negative sparse codes of both training and test images as the feature vectors, which are input into k neighbors classifier to realize recognition finally. The feasibility and robustness of the proposed method are proved by comparing with the template matching, principle component analysis (PCA) and non-negative matrix factorization (NMF) via simulations.     

基于边界矩和改进FCM聚类的水下目标识别

水下目标的识别是水下机器人对环境动态感知、快速定位与跟踪视觉目标的关键, 本文针对水下成像的特殊性以及成像环境的复杂性,旨在设计一种快速、准确的目标识别系统以指导水下机器人进行下一步的任务. 首先, 综合运用一些流行的算法, 简要介绍了一种有效的边界分割算法; 然后通过对边界矩的分析和修正, 构造了具有平移、旋转及比例变换不变性的仿射变换; 最后详细描述了改进的FCM聚类识别的设计理念. 通过对实测的4类物体组成的水下目标的识别实验, 证明了所提水下目标识别系统可以用于水下目标识别, 并且具有较高的鲁棒性和实时性.     

考虑活动随机重叠和资源冲突的复杂产品开发流程仿真建模

构建描述活动随机重叠的设计结构矩阵,考虑复杂产品开发流程中活动的重叠迭代、顺序迭代,以及活动工期与成本的不确定性,建立复杂产品开发流程仿真模型。针对项目执行过程中的资源限制,建立考虑随机迭代的处理资源冲突的优先规则,并设计仿真算法。以某无人作战飞机初步研制流程为研究对象,对仿真输出数据进行统计分析,估计项目费用、工期及风险。通过与已有模型仿真输出结果的比较分析,说明本仿真模型与算法更加符合复杂产品开发流程实际。     

基于活动重叠的随机活动网络时间费用模型仿真研究

活动重叠是压缩项目工期的手段之一,也是并行工程思想的重要体现。针对活动重叠模式特性进行了深入分析,在重叠机理研究的基础上,运用仿真工具分析了活动重叠条件下的时间费用模型。通过对仿真结果的分析,将活动重叠时的时间费用交换问题与活动压缩时的时间费用交换问题统一起来。     

基于拖曳长线阵的水下目标模拟系统

水下目标模拟系统对于水下航行体试验与训练、舰艇水声对抗与安全防御等具有十分重要的意义。基于水下目标声学多亮点回波理论,给出了多亮点目标宽带回波信号模型。通过计算机仿真,验证了目标回波各重要特征和目标回波信号模型的有效性。基于拖曳长线阵和高速数字信号处理技术构建了水下目标模拟系统,根据目标回波信号模型综合模拟了水下分布式多亮点运动目标声散射特性,准确模拟了目标不同部位声学亮点的空间方位分布特征。分别对点源目标、真实大尺度目标、拖曳长线阵目标模拟系统进行了声纳目标识别试验,结果表明,拖曳长线阵目标模拟系统的目标特性明显不同于点源目标,而与实际大尺度目标一致。     

末制导雷达目标与诱饵的联合参数估计和辨识

拖曳式诱饵干扰条件下目标与诱饵的参数估计和身份辨识是制导雷达实现精确打击的前提条件。不可分辨角度范围内的目标和诱饵引起导引头雷达回波的干涉混叠,导致常规测量方法失效。当目标和诱饵处于相邻的两个匹配滤波采样点之间时,这些采样点所包含的信息将有助于参数估计的获取。通过充分挖掘两个连续匹配滤波采样点所包含的特征信息获得接收回波的概率分布,结合干扰形式和特点采用改进的粒子群优化方法从最大似然估计的角度获取目标与诱饵的对应参数,实现删除二者的身份辨识。各种条件下的仿真实验验证了方法的有效性。     

临床诊断治疗过程信息熵测定原理研究

临床诊断治疗过程实际上是一个医疗信息采集、传递、存贮、处理、表示的过程．如何表达医疗信息的数量特征,如何揭示临床医疗活动过程信息流本质,是进一步开发计算机临床信息系统的关键性问题．本文借鉴申农信息论中信息熵理论,探讨测定医疗信息熵的基本原理和方法,提出医疗信息熵中各值的实际意义,阐述测定的基本原则     

基于概率模式识别方法的宏观经济预警系统的进一步研究

对用概率模式识别技术设计宏观经济预警系统的方法进行了进一步的研究, 并且分析了采用这种方法的优点．在文章的结尾, 作者给出应用该技术进行宏观经济预警的两个实例     

手绘模拟电路图识别技术研究

主要研究手绘（印刷）模拟电路的识别技术．文章在优化图象质量和提高电路图素识别率等方面作了重点阐述．在元件识别的基础上,配合有限制的字符识别,形成了一种图象文字相结合的识别方法,提高了识别率,为电路图的自动分析打下良好的基础．     

一种鲁棒的被动声目标识别方法

针对噪声环境下一些声目标识别技术性能严重下降的问题,提出了一种基于一阶补偿的径向基函数网络模型,并给出了该网络参数选择方法。实际应用表明,这种神经网络对噪声具有较强的鲁棒性,与传统的径向基函数网络相比,其识别性能等同于信噪比提高大约１０～１５ｄＢ。