模糊聚类在舰船目标识别标准模型库的应用

对于给定特征的海上舰船目标,使用了模糊聚类的方法(包括三种解算方法),获得目标的分类并形成标准模型库.同时引入了聚类分析有效性评价的F统计量,实现了模糊聚类的自适应性,避免了聚类数目选择上存在的主观性.聚类结果表明:对于复杂的战场环境,此方法设计可行有效,建立了标准模型库就可以对获得目标特征样本在标准模型库中进行匹配,进而完成目标识别,具有一定的应用前景.     

一种结构自适应模糊聚类神经网络分类器的研究

本文通过一种新的相似度度量概念，综合模糊Ｃ－ｍｅａｎｓ网、自适应谐振理论（ＡＲＴ－１）及模糊自组织映射网（ＦＣＮ）的诸多优势，提出了一种综合的结构自适应模糊聚类神经网络。该网络具有类内聚集性强，类间可分性好的特点。通过对声纳目标信号分类试验表明，本文提出的结构自适应模糊聚类网，对比于ＢＰ网，具有迭代次数少、识别率高等明显优点，是一种具有实际应用价值的分类器模型。     

核的K-均值聚类水下目标识别

首先分析核的K-均值聚类算法的实现过程,然后针对算法中的关键性问题——选择核函数进行阐述,最后对拍摄到的球体、椭球体、三棱柱和四棱柱4类水下目标进行识别,在识别过程中分别进行了不同核函数和不同聚类算法的仿真。仿真结果表明,本文采用的核的K-均值聚类算法在水下目标识别的过程中识别率高、计算性能优越。     

基于模糊聚类方法的空袭目标攻击方向判断

为了使编队指挥员准确、迅速判断敌情和指挥编队防空作战,以防空作战实际需要为出发点,针对水面舰艇编队对空袭目标攻击方向判断的问题,运用模糊等价矩阵动态聚类分析方法,构建了对海上空袭目标攻击方向区分的模型.通过实例验证,证明该模型的有效性和正确性.方向区分结果将对指挥员的指挥决策起到非常重要的作用.     

一种水目标识别方法：基于模糊理论的多神经网络融合分类

在应用多种方法提取目标噪声中分类特征的研究基础上,本文设计出基于模糊理论的多神经网络融合分类器,其研究重点主要包括有监督分类的模糊聚类神经网络分类、多神经网络与模糊综合分析相结合的融合分类。基于大量海试实测信号样本的多组实验表明,该分类方法具有良好的工程应用前景。     

基于熵法的模糊聚类目标排序方法研究

根据高寒山地印军编制、武器装备等特点,在传统的模糊聚类评价法的基础上,通过引入信息熵的概念,建立了考虑权重关系的模糊相似矩阵,改进了模糊聚类评价方法。最后将改进的评价法应用于末制导炮弹打击目标排序中,提高了排序的准确性。     

基于粒子群K均值聚类的空中目标识别

舰艇编队面临的空中威胁日益复杂多样,正确、快速地识别目标是赢得对空防御作战的前提。在分析各传感器测量得到的空中目标威胁特征指标的基础上,将舰艇编队防空作战目标识别问题转化为最优聚类问题,建立基于粒子群聚类的目标类型识别模型。通过主成分分析将样本各特征值标准化、降维投影到新的特征空间,引入粒子群优化算法构建最优聚类识别模型,实例分析表明该方法有效,计算速度快,降低了实用的复杂度,提高了目标识别的可靠性。     

基于神经网络的舰船方向识别

在研究舰船感应磁场垂直分量规律的基础上，以该参数作为舰船方向识别的新的特征量，利用人工神经网络对不同方向的舰船进行了精确识别，并给出了处理方法及检验结果。     

基于小波能谱系数的舰船目标分类与识别

由于舰船目标发声机理的复杂性及多样性,导致表征其辐射信号特征的数据量较大且维度较高,带来巨大的处理运算量。因此提取可靠、有效的舰船目标信号特征是水声界研究的难点之一。本文提出基于小波能谱系数的舰船目标信号特征提取方法。首先利用小波变换对舰船目标的波形信号进行分析,获取其时域、频域特征;然后采用小波能谱系数描述信号能量在每个频率范围的分布情况并提取特征向量,以区别3类目标信号;最后以BP神经网络作为分类器对3类目标进行识别与分类。对实验数据的处理结果表明,该方法可以有效获得舰船目标的特征信息,具有较好的分类效果和较高的可靠性。     

一种基于高阶谱特征的舰船目标识别方法

基于高分辨距离像(HRRP)的舰船目标识别问题,提出了一种基于高阶谱特征的舰船目标识别方法。在对舰船目标HRRP特性分析的基础上,首先利用姿态角进行方位约束筛选,然后通过高阶谱特征结合欧氏距离测度最近邻分类器进行识别匹配。通过10类军民船目标的实测数据进行测试,验证结果表明该方法在舰船目标识别领域具有很好的应用前景。     

基于特征融合的舰船目标识别方法

传统的被动目标识别主要依靠声呐员的作用,随着人工智能的迅速发展,水下目标智能识别成为未来发展的趋势.针对这一问题,根据舰船辐射噪声特性,提出基于特征融合的舰船目标识别方法,通过提取基于人耳听觉感知的梅尔倒谱系数特征、基于循环平稳分析的谱相关密度函数特征,构建特征层融合和决策层融合的特征融合模型,利用深度学习中的卷积神经...     

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。     

The research on high speed underwater target recognition based on fuzzy logic inference

The underwater target recognition is a key technology in acoustic confrontation and underwater defence. In this article, a recognition system based on fuzzy logic inference （FLI） is set up. This system is mainly composed of three parts ： the fuzzy input module, the fuzzy logic inference module with a set of inference rules and the de-fuzzy output module. The inference result shows the recognition system is effective in most conditions.     

基于支持向量机的高分辨率遥感影像的舰船目标识别研究

舰船目标识别技术是海上监测和作战的关键技术,能否快速而准确对海上目标进行识别,关系到海上作战的胜负。近年来,基于计算机图像识别和处理的舰船目标识别技术发展迅速,SAR图像处理技术在海洋遥感探测领域获得了广泛的应用。随着遥感技术的发展,海上舰船的遥感图像分辨率越来越高,相应的数据含量也呈指数式增加。因此,研究高分辨遥感图像的舰船目标识别技术具有重要意义。本文主要针对基于支持向量机的高分辨率遥感影像,对舰船目标识别过程的图像分割技术、目标检测算法和样本采集等进行详细介绍和研究,该研究提高了舰船目标识别技术的准确性和可靠性,具有重要的实际应用价值。     

基于BP神经网络的船舰目标识别分类

随着各国在海洋领域竞争的日益激烈,船舰目标自动识别技术正逐渐成为研究热点。本文利用BP神经网络对航空母舰、驱逐舰、护卫舰、客船、集装箱、民用货船6种船只类型进行分类,首先对船舰图像进行中值滤波,去除随机噪声和椒盐噪声,然后利用OTSU法将灰度图像分割成背景和目标两部分,接着对目标区域提取了Hu不变矩、边缘梯度方向直方图、周长-面积比3个特征。为了使边缘梯度方向直方图也具有旋转和尺度不变性,本文提出了一种变换方法:将直方图循环右移,直至其最大值到达直方图最右端。最后利用BP神经网络对船舰图像进行了训练和测试。测试结果表明,本文的分类算法对船舰目标的分类精度达到84%左右,有效实现了常见船舰类型的识别分类。     

基于多神经网络分类器的目标识别

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。     

基于模糊数学模型的舰船红外成像目标智能识别方法

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。     

基于云计算的船联网大规模数据存储研究

当前物联网技术快速发展,在多个行业已得到成功应用。本文针对基于云计算的船联网中出现的大规模数据存储中出现的问题,如数据量非常大、结构化数据和非结构化数据存储的不同需求等,提出一种基于No SQL技术和关系数据库技术的存储系统。对存储系统的架构进行设计及相关测试,结果表明这种存储系统可以有效结合2种不同数据库技术的优点,有效实现大规模数据的存储。