铁路局集团公司客票系统网络安全态势感知技术的研究

针对铁路局集团公司客票发售和预订系统（简称：铁路局客票系统）存在难以全面把控网络安全态势的问题，从数据采集与预处理、态势评估与预测及态势感知可视化3个角度，研究铁路局客票系统网络安全态势感知关键技术，提出适合我国铁路局客票系统安全保护场景的网络安全态势感知可视化方法，可为铁路局客票系统的安全防护提供参考。     

通信信号调制样式识别技术

信号调制样式的自动识别是非协作通信中的主要问题,也是近年来信号处理领域研究的热点问题,近几十年来,人们在这方面作了大量有益的探索,提出了很多新思路和新方法。本文对目前调制识别的研究内容、现有方法作了一个综述,并对以后的发展提出一些看法。     

基于结构化Fisherface的人脸识别新方法

特征提取是人脸识别中一个关键步骤.传统的Fisherface人脸识别方法中用样本的类均值和总体均值定义相应的散布矩阵,丢失了样本个体之间的结构信息,本文提出了一种基于原始样本个体结构信息的结构化Fisherface人脸识别方法,最后得到的特征数据中保留了原始样本更多的分布信息.在ORL人脸数据库的实验结果验证了该方法的有效性.     

路面损坏的图像处理算法浅析

通过对国内外路面损坏图像处理算法研究成果的总结，介绍了国外几种较为典型的算法，提出了研究路面损坏图像处理算法过程中应该解决的技术关键。     

基于支持向量机的车辆自动分类方法

提出一种基于支持向量机(Support Vectir Machine，SVM)理论的车辆分类方法，通过CCD摄像机采集标准车辆图像，由边缘检测算法获取图像中的车辆特征数据长度和宽度作为训练样本，离线训练SVM，得到分离器，然后将测试车辆的特征数据作为测试样本，根据本文提出的分类方法，通过离线获得的分类器对车辆类型进行判决，从而为交通参数的准确检测提供依据。实验表明SVM在有限训练样本情况下具有良好的泛化能力。     

汽车传动系统机械故障诊断方法的研究

本文针对汽车传动系统主要零部件的特点，研究了基于振动信号的故障诊断方法，包括特征提取、模式分类和诊断决策全过程。     

基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法

船舶图像特征分割和提取算法是图像检测领域中的基础工作。由于船舶航运环境和船舶自身结构组成相对复杂,船舶图像的全自动分割方法在图像检测过程中经常出现边缘模糊、准确性低等问题。因此提出基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法,结合免疫算法获取更多图像特征信息,达到快速、准确的对船舶图像特征进行提取和分割的目的。为验证算法的准确性进行仿真实验,结合船舶区域图像对图像边界特征进行提取和分割,并与传统方法进行比较。实验结果证明基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法可以有效达到特征融合、全局最优、算法效率高等优良特性,使图像具有更强的实用性。     

基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法

由于传统的舰船行驶轨迹自动检测得到的目标图像局部视觉对比度低,弱小目标占据像素少,导致检测结果精度下降,无法为相关技术人员提供有效的参考价值,为此提出基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。利用所采集图像帧与帧之间的关联性,采集其灰度变化情况,获取有效信息,提取灰度矩阵特征,选择目标层次中的相邻帧,获得短时轨迹,计算得出灰度坐标,使所得轨迹光滑连续,分析单帧检测结果,完成基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。设计对照实验,验证所提出算法的应用效果,实验结果表明,在应用机器视觉技术后,检测得到的图像局部视觉对比度有着显著提高,能够证实所提出算法的行驶轨迹检测性能优于传统算法。     

舰船辐射噪声1(1/2)维谱的自适应子波特征提取

现代化战争对信息技术的依赖日益增强,水中目标识别成为各国夺取海洋战争主动权研究的新领域。有效提取目标的本质特征是目标识别的关键。由于1(1/2)维谱保持了高阶谱的性质但其计算量却相对下降,本文结合自适应滤波理论,采用1(1/2)维谱对船舰辐射噪声进行特征提取,由对特征量的分析表明1(1/2)维谱可以有效对船舰类型识别。     

基于自适应顺序的滚动轴承最优特征选取与寿命预测

为了提高舰船动力传动系统中滚动轴承的故障特征分析及寿命预测能力,需要对选择合适的振动信号特征表征滚动轴承状态的问题进行分析,通过时域,频域,时频域,信息熵等多方面提取滚动轴承的振动特征,构造特征库,综合全面描述滚动轴承的状态信息。提出了一种自适应特征提取方法,通过添加白噪声特征以及融合特征,并使用相关性,单调性,鲁棒性3个指标来综合评价特征,可以自动确定特征维数并筛选出敏感特征子集,并通过实验数据验证了所提方法的有效性。