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舰船目标自动识别通常需考虑多个特征,而复杂的特征往往需要适合的分类器与之相适应。本文借助已有的一种可组合多种特征和多种分类器的通用分类器,验证其在舰船识别中的有效性。该通用分类器将多分类问题转化为多个二分类问题,利用多个二分类器对舰船各特征进行独立识别,最后根据投票规则决定目标识别结果。本文以二分类BP网络作为多神经网络分类器的基分类器,对航空母舰、驱逐舰、护卫舰、客船、集装箱、民用货船6种船只类型进行了识别。识别结果表明,由多个二分类BP网组成的多神经网络分类器平均分类精度为89%,该通用分类器在实践中有效。 相似文献
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《舰船科学技术》2017,(13)
针对SAR图像中舰船目标识别的问题,提出了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和核Fisher判别分析(Kernel Fisher Discriminate Analysis,KFDA)相结合的舰船目标识别算法。用核主成分分析的方法对实测的SAR舰船目标数据进行特征降维,再结合核Fisher判别分析法对降维后的样本数据进行多类别分类。将该方法用于对实测的四类舰船目标进行识别,平均识别率可达91.25%。实验结果表明,核主成分分析与核Fisher判别分析相结合的方法可提取目标的有效特征,在较低特征维数情况下获得较高的目标正确识别率。 相似文献
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针对SAR图像中舰船目标识别的问题,提出了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和核Fisher判别分析(Kernel Fisher Discriminate Analysis,KFDA)相结合的舰船目标识别算法.用核主成分分析的方法对实测的SAR舰船目标数据进行特征降维,再结合核Fisher判别分析法对降维后的样本数据进行多类别分类.将该方法用于对实测的四类舰船目标进行识别,平均识别率可达91.25%.实验结果表明,核主成分分析与核Fisher判别分析相结合的方法可提取目标的有效特征,在较低特征维数情况下获得较高的目标正确识别率. 相似文献
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利用传统基于SVM和基于神经网络的方法对舰船红外成像目标进行智能识别,识别距离较短,导致识别范围受限。针对上述问题,提出基于模糊数学模型的舰船红外成像目标智能识别方法。该方法分为3步:1)对舰船红外图像进行预处理,包括图像滤波、图像增强、图像分割;2)利用基于几何特性方法提取处理后的图像特征;3)以图像特征作为模糊数学模型特征因子,构建模糊集合,并利用贴近度原则对被识别对象进行归属判决,完成目标识别。结果表明:与基于SVM和基于神经网络的方法相比,利用本方法进行舰船红外成像目标智能识别,识别距离延长10 m和20 m,识别范围扩大。 相似文献
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模糊舰船图像的有效分类识别可提高对目标的准确打击和辨识能力,提出基于视觉传达和图像增强的模糊舰船图像目标分类检测模型。构建模糊舰船图像的多传感视觉采集模型,采用目标图像与背景图像差分分析方法实现对舰船图像的目标特征提取和聚类处理,根据视觉聚类传达和目标图像的特征点增强结果,结合模糊C均值聚类算法,实现对舰船目标图像的分类检测。测试得知,该方法进行舰船目标分类检测的聚类性较好,识别精度较高,视觉传达效果显著增强。 相似文献
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KNN算法是比较适合于文本分类的一种分类算法,但由于其计算复杂度会随着训练集规模的增加而线性增加,从而限制了它的实际应用效果。通过改变对近邻点的搜索策略,提出了一种改进型的KNN算法。该算法在对最近邻的选择过程中,放弃传统算法中遍历所有样本的做法,而是通过逐渐逼近的思想来寻找最近邻点。实验证明,该方法在保持和传统的KNN算法几乎一样的精度性能前提下,可以明显降低算法的计算复杂度,降低时间开销,取得了较满意的结果。 相似文献
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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。 相似文献
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为更好的满足船舶转向和航向保持对自动舵系统的不同要求,首先基于一阶闭环增益成形算法对船舶转 向过程分三段进行控制器设计,在自适应模糊推理系统(ANFIS)离线模型辨识正确的前提下得到每个控制器的模糊隶属度函数,然后对三个控制器的输出进行T-S模糊综合.以实习船"育龙"轮的非线性响应模型为控制对象,考虑不同的干扰和模型摄... 相似文献
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模糊切换型船舶运动PID控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
航向改变时船舶航迹变化过程可以分为瞬态区域和稳态区域。根据不同区域中不同的性能指标,提出了一种把常规PID和TS-PID模糊控制器以模糊切换方式相结合的模糊切换型PID控制方法。该方法集成了常用PID和模糊PID控制方式的优势并弥补了各自的不足,模糊切换方式实现了二种控制器之间的平滑切换。应用钝性定理证明了二阶Nomoto船舶模型的切换型PID控制系统的输入、输出稳定性,并用遗传算法优化控制器参数。与模糊PID控制器的对比仿真实验,表明所提出的方法可以有效提高船舶运动控制的各项性能指标。 相似文献
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船舶航向非线性系统的模型参考模糊自适应控制 总被引:3,自引:2,他引:1
考虑船舶航向控制系统模型中存在不确定非线性函数,并假设该函数是连续的,在以模糊系统对该函数进行逼近的基础上,利用Lyapunov理论,提出了一种新的模型参考模糊自适应控制算法。其特点是,无论取多少条模糊系统规则,自适应学习的参数只有一个,便于工程实现,而且还确保闭环系统渐近稳定,并使系统的模型跟踪误差为零。最后以远洋实习船“育龙轮”为倒,进行了船舶航向模型参考模糊自适应自动舵设计,并利用Matlab工具箱进行了仿真研究,结果证明该算法十分有效。 相似文献
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