神经网络在舰船噪声识别中的应用

本文基于多层前馈型网络模型发展了一种利用声纳信号进行目标识别的技术，并在对传统BP算法局限性详细分析的基础上，对其稍作改进，提出了BP－选择学习算法。实验表明，此算法对噪声信号的识别效果好于BP算法。     

面向目标识别的水下多传感器信息融合技术比较研究

对于水下作战，目标识别十分困难，因此必须走多传感器融合、多技术融合的道路，应分析研究不同的方法优缺点，取长补短，综合处理。本文比较了不确定性推理技术中主观Bayes方法与证据理论的特点，分别给出了基于2种技术的目标融合识别思想。提出了基于Bayes统计理论的身份识别和基于D—S理论融合身份识别的框架。研究了基于模糊神经网络的多传感器信息融合技术，提出了模糊神经网络信息融合紧密结合与松散结合的2种处理框架，并结合应用讨论了其特点。     

基于模糊理论的雷达目标识别

本文旨在基于模糊集理论对雷达目标识别过程中的各种不确定信息进行客观的定量分析和有效处理，以提高识别系统的可靠性和智能度。文中给出了雷达问题描述，把模糊集之间贴近度的概念用于雷达识别，并利用最大择近原则的方法推出了每类雷达有多个模式下的识别算法。仿真结果表明了该方法的可行性。     

基于粗精双线区域生长法的多目标识别

在分析多目标害虫图像特性的基础上,提出了基于粗精双线区域生长法的多目标识别算法。在多目标图像中,为了减少运算量、提高实时性,先用迭代阈值法对图像进行预处理,将图像二值化,然后使用改进的区域生长法,使用粗精双线种子生长法有机结合的方法获得图像中的各个目标的四个边缘坐标,然后在原图中进行目标分离,重构单个目标并进行标示。实验结果表明,该算法可准确快速地实现对多个目标的识别。     

多分类器融合在水中目标识别中的应用

为了提高对水中目标的识别能力,研究使用DS证据理论对多分类器进行融合,论述以往确定BPA方法的优缺点,并在此基础上提出一种新的利用分类器性能和输出信任度来确定BPA的多分类器融合方法,实验证明这种方法在对水中目标进行识别问题中的优越性,为进一步研究分类器融合在目标识别中的应用提供参考.     

直觉模糊多特征融合目标类型识别模型

应用直觉模糊集完整描述目标识别特征与类型关系之间的模糊性和犹豫性,建立基于最大隶属原则的直觉模糊多特征模式识别的一般识别模型;针对战场目标类型识别问题中特征值不完全和识别特征之间独立的特点,定义了识别特征值识别价值测度和直觉模糊动态熵权,进而建立了基于最大隶属原则和动态熵权的多特征直觉模糊目标类型识别模型;通过应用实例计算与对比,说明提出的模型是有效的;所建立的模型对空中目标类型智能识别具有一定参考价值。     

基于Fisher判决率加权的修正最近邻模糊分类器设计

针对基于高分辨距离像（HRRP）多类特征联合舰船目标识别的问题,提出了一种基于Fisher判决率加权的修正最近邻模糊分类器。在对舰船目标的HRRP特性进行分析的基础上提取船长、离散性、对称性、中心距等稳定特征,结合各类特征的稳定性和可分性,设计一种能让不同特征充分发挥优势作用的修正最近邻模糊分类器。该分类器用Fisher判决率对特征差隶属度进行加权修正;通过10类军民船目标的实测数据验证,表明基于Fisher判决率加权的修正最近邻模糊分类器在舰船目标识别领域具有很好的实际应用前景。     

基于D-S证据理论的多平台协同目标识别分步式融合

针对多平台协同目标识别问题,提出了基于D-S证据理论的分步式融合设计思想,目标型号识别.通过仿真验证了算法对解决不确定问题的有效性和正确性.     

基于信息融合的水雷引信目标识别系统设计

该文介绍了水雷在水中的各种信号类型,对于水雷目标识别过程中的多个不利因素进行了分析,引进了信息融合技术来解决目标识别中的诸多不确定因素,并设计了基于多传感器信息融合的水雷引信目标识别系统。     

面向目标识别的水下多传感器信息融合技术比较研究趑

对于水下作战,目标识别十分困难,因此必须走多传感器融合、多技术融合的道路,应分析研究不同的方法优缺点,取长补短,综合处理。本文比较了不确定性推理技术中主观Bayes方法与证据理论的特点,分别给出了基于2种技术的目标融合识别思想。提出了基于Bayes统计理论的身份识别和基于D-S理论融合身份识别的框架。研究了基于模糊神经网络的多传感器信息融合技术,提出了模糊神经网络信息融合紧密结合与松散结合的2种处理框架,并结合应用讨论了其特点。     

参数辨识在船舶运动控制中的研究与应用

本文以系统辨识的方法,对船舶运动模型--KT方程的参数进行辨识.通过分别研究最小二乘法和遗传算法在船舶运动方程参数辨识中的应用,提出了一种结合最小二乘法和间接模型参考自适应法的混合辨识算法,并经仿真实验数据的辨识结果分析,有力地证明了本方法的可行性和合理性.     

基于多源信息融合的潜艇目标识别方法研究

提出一种基于多信息源的潜艇目标识别系统原理模型,介绍了证据理论在潜艇目标识别中的应用方法,给出了针对潜艇装备情况,建立各种识别信息源的方法,初步探讨了该识别系统的实现方法,并给出了有效的决策规则,为解决潜艇目标识别难题提供了一种新的解决方案.     

一种基于船舶辐射噪声信号改进Mel倒谱系数的目标识别方法

基于船舶辐射噪声信号Mel频率倒谱系数(MFCC)的目标类型识别是目前研究的一个热点。现有方法虽然在无噪声环境下具有较好的识别效果,但是在信噪比较低时其识别效果较差。基于此,文章提出了一种改进的提取MFCC特征参数的船舶目标识别方法,该方法在船舶辐射噪声信号的预处理阶段采用多正弦窗来代替传统使用的Hamming窗进行多窗频谱估计,经过计算得到改进的MFCC参数。试验结果表明,相比传统方法提取的MFCC参数,使用该方法提取的MFCC参数分别在不同信噪比的高斯白噪声干扰下,在BP神经网络分类器中的识别率更高,抗噪声的鲁棒性和稳定性更好。     

基于裂纹扩展理论的船体结构疲劳评估

疲劳破坏是船舶结构的主要破坏形式之一。为了保证船舶结构有足够的疲劳强度,各国船级社、船厂等均建立了船舶结构疲劳强度校核规范作为船舶疲劳评估的指导性文件,尽管这些规范均是建立在S-N曲线方法基础上的,但由于S-N曲线方法存在自身无法克服的缺陷(如忽略材料的初始缺陷等),对同一节点进行计算得到的疲劳寿命大相径庭。该文作者在基于裂纹扩展理论的基础之上,给出了一套详细的船体结构疲劳评估方法,并应用此方法对大型船舶结构典型节点的疲劳寿命进行评估,以期能为完善船舶结构疲劳寿命的评估提供参考。     

改进Bayes判别法在机械状态识别中的应用

Bayes判别法是统计模式识别中的一个基本方法,既考虑了各类参考总体出现的概率大小,又考虑了因误判造成的损失大小,比较适合在样本的数量不充分大,大子样统计理论不适宜的情况下进行状态判别,对它作了总体服从正态分布的合理假设后,将改进Bayes判别法成功运用到机械状态识别中,并利用这种方法对某减速箱轴承进行了状态判别,判别准确率较高,获得了满意的实验效果,从而证明了改进Bayes判别法是一种很好的机器状态识别方法。     

基于加权矢量神经网络的辐射源识别方法

现有的很多分类识别方法包括基于专家系统的方法[1]、基于贝叶斯理论的方法、基于模糊模式识别的方法[2]、基于最近邻的方法[3]、基于人工神经网络的方法[3]等等在辐射源识别中都有比较成功的应用,但这些方法一般都针对测量参数为标量形式的测量值进行处理,在一定程度上解决了由于参数测量误差所引起的辐射源识别问题,对于误差的另一种情形,即测量参数为区间类型模糊值的情况讨论却较少,文献提出了一种基于模糊IF-Then规则的神经网络算法,给出了能够处理模糊输入的神经网络体系结构,同时给出了一种基于代价函数的学习算法,其代价函数由实际模糊输出和无模糊输出决定,通过学习该网络能够实现模糊输入到模糊输出的非线性映射。     

基于Matlab的NPC单相五电平H桥SPWM目标代码生成

介绍了基于Matlab／Target Support Package TC2的系统设计方法和开发流程，提出了一种基于嵌入式目标代码生成工具的中性点箝位（NPC）单相五电平正弦脉宽调制波产生方法，利用Matlab／Simulink工具建立了算法模型、仿真验证算法后，给出了以TMS320F28335浮点DSP为目标的五电平SPWM控制模型，并自动生成代码，编译、下载到目标DSP中运行，产生波形与理论吻合，体现了利用MATLAB进行系统设计与代码生成的简易性。     

基于三维数字场的船体表面测量定位标识系统研究

在介绍三维数字场的基础上,对构建基于三维数字场的船体表面测量定位标识系统的框架结构、测量系统、室内空间定位系统及标识划线执行装置系统开展了研究,重点对相应的原理、涉及的技术等方面进行探讨.在此基础上,以船舶表面敷设柔性矩形块的定位点标识作为应用对象,开发相关测量、定位、标识系统,实现在三维数字场中的完整原理性作业,验证提高作业精度和效率的可行性.     

基于三线激光结构光的船体大拼接焊缝交叉类型辨识

为实现船壁面的大拼接焊缝的全自主移动除锈,提出一种基于三线激光结构光的激光视觉焊缝辨识方法。针对船体大拼接焊缝的纵横交叉,根据三线激光的特征,对描述激光形态和激光条纹间距的5个变量进行定义,归纳3条激光条纹在焊缝交叉处的特征参量的变化规律,建立十字形、T字形焊缝交叉的统一辨识模型。试验验证:采用三线激光具有更好的抗干扰性、信息量丰富,在各种工况下都能准确辨识焊缝接头交叉类型。研究结果为后续的焊缝实时跟踪和轨迹规划奠定基础。     

基于AIS数据的船舶航行安全评价模型构建

针对现有船舶海上航行安全度求解复杂、参考因素权重确定困难等方面的不足，研究影响评价模型准确性的数据来源、模型构建方法等问题，提出一种基于关系型数据库的船舶重要指标筛选方法和数据库构建及检索设计方案。构建基于模糊数学方法、层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)和专家评价法的船舶碰撞危险度(Collision Risk Index, CRI)求解模型，并根据实船自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据对船舶航行安全评价数学模型和构建的数据库进行验证。结果表明，基于AIS数据的船舶航行安全评价数据库具有较好的可靠性和易用性。船舶航行安全评价模型计算结果可信，符合专家经验及《国际海上避碰规则》要求，可为船舶海上航行安全评价提供技术和理论支持。