基于卷积神经网络的海面目标全极化高分辨距离像识别技术

针对雷达目标全极化高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)提取可分性特征时, 利用全部距离单元作为度量尺度无法保留各距离单元具体特征的问题, 在综合利用4个极化通道的舰船目标HRRP信息时选择单个距离单元作为度量尺度。在此基础上, 提出基于Pauli分解, H、α、A、α₁分解和结构相似性参数的特征提取方法对目标极化散射矩阵进行特征提取, 并将提取得到的特征与基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的舰船目标HRRP识别方法结合, 利用改进残差结构CNN从极化特征中进一步提取深层可分性特征进行目标识别。实验结果表明, 所提方法能够保留目标全极化HRRP更多特征, 提高目标识别的准确率。     

湿陷性黄土路基病害分析与处理

在黄土地区,由于黄土特有的湿陷性导致的路基病害主要有路堤陷穴、下沉、路堤冲蚀及路堑坡面坍塌等.本文对以上湿陷性黄土路基病害的机理进行了分析,提出了针对性的防治及处理措施,为T程顺利进行提供借鉴.     

浅谈湿陷性黄土地基的处理

湿陷性黄土是一种特殊性质的土,在一定的压力下,下沉稳定后,受水浸湿,土结构迅速破坏,并产生显著附加下沉,故在湿陷性黄土场地上进行建设,应根据建筑物的重要性、地基受水浸湿可能性的大小和在使用期间对不均匀沉降限制的严格程度,采取以地基处理为主的综合措施,防止地基湿陷对建筑产生危害。     

双圆弧齿轮齿形参数的研究

本文用三维有限单元法对分阶式双圆弧齿轮齿形的三个主要参数——法向压力角α_n、齿厚比K和齿顶高系数h_a~*,按正交试验表L_(16)(4~5)进行计算,得到了轮齿的应力与α_n,K和h_a~*的变化关系。增大压力角会使齿根应力下降,减小齿厚比会使齿腰处的应力下降,增加齿高则齿腰和齿根处的应力均下降。然后从强度、制造和使用等方面考虑,提出一种改进齿形。为了验证有限元模型的准确性和改进齿形的正确性,又做了电测实验。通过对通用齿形和改进齿形的对比实验和计算,证实了有限元方法是较准确的,改进齿形无论在齿腰还是在齿根的应力都低于通用齿形。     

成形车刀廓形的计算机辅助设计

根据成形车刀廓形设计原理,建立其几何模型与程序框图,实现成形车刀廓形的计算机辅助设计,并给出了实例..     

修形齿轮弯曲强度的计算与实验研究

分别用有限元和电阻应变片法对修形齿形和渐开线齿形进行齿根弯曲应力计算与实验应力分析．结果证明在弯曲强度方面修形齿形比标准渐开线齿形更优越．     

基于Gamma-SLC混合密度估计的雷达目标识别

通过分析高分辨距离像(HRRP)的统计特性,提出一种Gamma模型与基于累积量的随机学习算法(SLC)相结合,估计HRRP概率密度的新方法:Gamma-SLC方法。该方法具有Gamma分布针对性强,估计准确与SLC适应性强的优点,同时回避了二者的缺点。另外,借鉴最大熵原则的非高斯性测度,设计了一个新的评价概率密度估计效果的准则。基于外场实测数据的实验证明了Gamma-SLC方法的有效性。     

陕西公路平纵线形指标

在汽车动力性能分析和工程经济技术论证的基础上，通过理论分析和现场调查的方法，对比分析现行公路工程技术标准在陕西公路建设中的适用性，提出了陕南秦巴山地和陕北黄土高原地区高速公路和一级公路最大纵坡建议值(4％～6％)不设超高平面最小半径的建议值。研究结果进一步完善了现行公路技术标准，同时为陕西地区的公路设计提供指导依据。     

黄土微观结构特征定量研究及其在工程地震中的应用

在不同类型黄土的研究基础上,通过SEM图像处理技术,提出了黄土微观结构中结构单元体大小-形态分布、孔隙特征等结构要素定量评价指标,应用计算机图像处理技术,对几种黄土在不同动荷载作用下的变形进行了分析以及对地震灾区黄土受地震破坏和未受破坏的黄土微结构形貌进行了定量处理,分析较好地解释了黄土工程地震性质.     

A Novel Immune System Model and Its Application to Network Intrusion Detection

Based on analyzing the techniques and architecture of existing network Intrusion Detection System (IDS), and probing into the fundament of Immune System (IS), a novel immune model is presented and applied to network IDS, which is helpful to design an effective IDS. Besides, this paper suggests a scheme to represent the self profile of network. And an automated self profile extraction algorithm is provided to extract self profile from packets. The experimental results prove validity of the scheme and algorithm, which is the foundation of the immune model.