基于变点分析思想的高维机械噪声数据本征维估计方法

利用变点分析思想,针对高维数据协方差矩阵的特征值曲线特点,提出一种本征维估计方法:基于均值估计的特征值变点法,并应用于某双层圆柱壳体的机械噪声数据处理中。通过与其他现有常用方法的比较分析,验证了基于均值估计特征值变点法的可行性。结果显示:基于均值估计的特征值变点法理论简单、计算简便,计算结果客观、合理,对某双层圆柱壳体机械噪声数据的处理效果较好。     

基于串行分类器的车牌字符识别

在特征提取的基础上,对采用Bayes分类器和支持向量机的车牌字符识别方案进行比较,提出在Bayes分类器的基础上,再利用支持向量机对Bayes分类器不易区分的车牌字符进行识别的二级串行分类器融合的改进方案,在一定程度上既克服了Bayes分类器对车牌字符识别率低的问题,又解决了支持向量机识别速度慢的问题,可滿足车牌字符识别实时性和高识别率的要求。     

基于串行分类器的车牌字符识别

在特征提取的基础土,对采用Bayes分类器和支持向量机的车牌字符识别方案进行比较,提出在Bayes分类器的基础上,再利用支持向量机对Bayes分类器不易区分的车牌字符进行识别的二级串行分类器融合的改进方案,在一定程度上既克服了Bayes分类器对车牌字符识别率低的问题,又解决了支持向量机识别速度慢的问题,可满足车牌字符识别实时性和高识别率的要求。     

相依回归系统参数的Bayes估计

在指定的先验信息下获得了相依回归系统参数的Bayes估计,并在均方误差阵准则下对与最小二乘估计和最优线性无偏估计进行了比较,讨论了在后验PC准则下相对于最小二乘估计的优良性。     

某型武器装备的Bayes可靠性验收试验方案研究

现代武器装备从论证、研制、定型到生产、列装的周期逐步缩小,武器装备更新速度加快。这就要求在保证装备可靠性要求不变的情况下,提高可靠性验收效率。鉴于此,本文充分考虑了某型武器装备在研制阶段的可靠性试验信息,借助于Bayes可靠性理论制定装备可靠性验收试验方案,在确保较好验收效果的前提下,减少定型阶段的装备可靠性试验时间。本文在详细阐述Bayes可靠性验收试验方案的原理及步骤的基础上,通过实例计算,验证了该方法的可行性。     

基于Bayes方法的火控系统精度评估问题研究

针对目前火控系统精度评估中,采集试验样本大、试验费用高、试验具有继承性以及试验条件不尽相同的特点,提出应用小子样统计分析的Bayes方法解决这一问题的设想。该方法综合考虑各种因素对火控系统精度评估的影响,当试验样本较小时仍能做出准确的评估,最后以某型弹炮一体化的共用火控系统精度的评估为例,论证了该方法的可行性。     

基于模糊Bayes估计的贮存可靠性分析

导弹在贮存过程中,可用的故障数据量少,无故障贮存时问存在模糊性,具体的故障时间难以准确确定.为此,引入模糊Bayes理论进行导弹贮存可靠性的分析,建立了导弹贮存可靠性预测模型.利用某2型导弹在贮存期间的测试故障数据,对贮存可靠度指标进行了定量计算.结果表明,该模型能够迅速得出其贮存可靠性随时间的变化规律,提高这2型导弹的可靠性量化管理水平.     

基于KPCA与KFDA的SAR图像舰船目标识别

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。     

一种基于小波分解的信号特征提取方法

利用目标信号功率主要集中在低频部分的特点，对信号进行小波分解，提取在不同频率带内信号的能量作为特征，用费歇判别方法对目标进行检测．通过不同浪级情况下海洋水压力场的仿真信号数据，对某型目标舰船的水压力信号进行了检测计算，验证了该方法的有效性，尤其是在高海况、低信噪比条件下，达到了比较好的效果．     

用判别分析法进行膨胀土路堑边坡稳定性分析与设计

本文根据野外调查的277个膨胀土路堑边坡,考虑五个因素:坡高、坡度、液限含水量、摩擦系数倒数和粘聚力倒数,建立了判别式。用这种判别式,不仅可以判断野外边坡的稳定性,还可用判别式进行膨胀土边坡设计,这就为该种边坡的工程地质比拟法设计提出了数值解法。