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数据融合技术在航海避碰决策支持系统中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
在航海避碰决策支持系统中引入数据融合技术,给出了系统的数据融合处理模型,并将数据融合技术与人工智能技术相结合,分别建立了基于DS证据理论、神经网络技术和模糊理论的目标识别模型、会遇状态估计模型及碰撞威胁估计模型。 相似文献
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舰船磁场模型参数在目标识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在深入研究舰船磁场单一旋转椭球体建模及其模型参数稳定性的基础上,以该模型参数作为舰船目标识别的新特征量,用人工神经网络方法对船型、航向等目标模式进行识别,达到了良好的识别效果。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,(8)
目前对大规模舰船的多源信息数据融合研究中,在融合初期阶段,对数据的分解存在不足,导致融合后数据正确率受交集元素数量影响较大。因此提出云环境下大规模舰船多源信息数据融合研究。首先对多源信息矩阵进行分解,并且将得到的数据利用D-S证据理论在进行识别,得到数据类型和冲突程度。最后采用BP神经网络技术,通过训练后的神经网络,对多类型多冲突的数据进行融合运算。为了验证设计的数据融合技术的可行性,设计仿真实验,采用云环境下多艘舰船中的参数数据作为多源信息源数据作为实验数据,并采用设计方法和文献[1]、文献[2]、文献[3]中信息数据融合技术来进行数据融合。实验结果显示,设计方法融合后高斯噪声更低,且数据正确率受交集元素数量的影响较大。 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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舰船云计算系统服务器故障的种类多,故障与特征之间是一种非常复杂的映射关系,传统舰船云计算系统服务器故障识别模型难以获得理想的识别结果。为了克服当前舰船云计算系统服务器故障识别模型存在的不足,设计一种基于数据挖掘的舰船云计算系统服务器故障识别模型。首先采集舰船云计算系统服务器故障识别数据,然后采用数据挖掘技术对舰船云计算系统服务器故障识别数据进行分析和建模,建立舰船云计算系统服务器故障识别的分类器,最后进行了舰船云计算系统服务器故障识别仿真对比实验。本文模型的舰船云计算系统服务器故障识别率高达95%,而且舰船云计算系统服务器故障的误识率要小于当前其他舰船云计算系统服务器故障识别模型,结果验证了本文模型的优越性。 相似文献
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为了提高对舰船通信网络异常识别能力,提出基于数据驱动的舰船通信网络异常行为检测方法。采用最短路径和最大覆盖范围寻优方法构建舰船通信网络的节点覆盖模型,通过最小间隔均衡技术对舰船通信网络的信道均衡控制,提取舰船通信网络的信道传输信息特征。对舰船通信网络的行为特征参数分析,结合谱分量融合和融合聚类处理方法,实现对舰船网络异常行为的数据驱动控制。根据数据驱动的图模型参数识别和异常谱特征聚类分析,实现对舰船通信网络异常行为检测。测试结果表明,该方法能够进行舰船通信网络异常行为检测处理,提高信道均衡性能 相似文献
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多传感器数据融合技术在VTS中的应用研究 总被引:4,自引:0,他引:4
此文分析了多传感器数据融合技术在VTS中应用的必要性和可行性,提出了应用于VTS中的数据融合处理模型。在像素级融合,研究了坐标变换、位置坐标的插值计算、目标点迹的关联与合并等技术;在特征级融合,采用BP神经网络、D—S证据理论进行目标识别。 相似文献
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针对目前线性化方法解决舰船空间磁场之间推算时存在的困难,论文从智能优化的角度出发,建立了舰艇空间磁场之间的径向基神经网络预报模型。该方法避免了利用线性化方法存在的诸多困难,即可实现舰艇空间磁场的换算,并利用船模实验验证了网络预测的准确性,换算精度较高,满足工程实际需求。 相似文献
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单平台多传感器多目标数据融合系统 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍在Novell网上建立的一个舰船多传感器数据融合计算机仿真系统,给出该仿真系统用最小二来法的平滑外推法则进行航迹跟踪及利用DemPster-Shafer敌我识别理论对目标敌我属性进行识别的结构图,较系统地阑述了数据融合的一些技术。 相似文献
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针对目前线性化方法解决舰船空间磁场之间推算时存在的困难,论文从智能优化的角度出发,建立了舰艇空间磁场之间的径向基神经网络预报模型.该方法避免了利用线性化方法存在的诸多困难,即可实现舰艇空间磁场的换算,并利用船模实验验证了网络预测的准确性,换算精度较高,满足工程实际需求. 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(10)
舰船网络异常通信行为变化不仅具有规律性,同时具有随机性,当前方法无法挖掘舰船网络异常通信行为的复杂变化特点,使得舰船网络异常通信行为识别实时性和准确性差。为了获得更优的舰船网络异常通信行为识别结果,提出神经网络算法的舰船网络异常通信行为识别模型。首先描述舰船网络异常通信行为识别原理,然后将舰船网络异常通信行为识别看作问题,引入神经网络算法对其进行建模,在舰船网络异常通信行为识别建模过程中,引入粒子群算法解决神经网络参数确定的难题,最后进行舰船网络异常通信行为识别测试实验。结果表明,神经网络算法获得了准确性较高的舰船网络异常通信行为识别结果,而且由于神经网络收敛快,使得舰船网络异常通信行为识别实时性好,具有良好的推广应用价值。 相似文献