基于线谱特征提取的被动声纳目标识技术研究

该文针对被动声纳目标识别,着重研究了线谱特征提取方法,提出了一种自适应遗传BP算法,并用该算法训练神经网络目标分类器。经对上海上实录三类目标噪声分类识别实验结果表明,所设计的被动声纳目标识别系统具有很好的分类效果。     

贝叶斯假设方法在水声成像声呐阵控制中的应用

在对水中目标轮廓进行水声成像时,可设计声呐阵中各声呐单体对目标分割识别,利用贝叶斯假设方法,解决多声呐单体识别结果的目标最终识别问题,实现声呐阵的有效控制。     

基于案例规划识别的规划库技巧

1前言 规划识别领域关注的是某个规划自主体的意图的推断。早期的规划识别系统主要用于故事理解（wilensky1980）、回答问题（Pollack1986）和自然语言对话理解（Allen和Perrault1980），随后Kautz提出了规划识别的理论基础（Kautz1991）。传统上，被观察的规划如果能够与规划库中已有的规划相匹配，就认为被识别了。规划识别器的规划库中存储了许多规划自主体可以运作的规划。实时的规划识别系统（在规划执行的过程中进行识别）也关注着规划器的十分局部的意图，预测下一个规划中的动作就是对于规划器这种局部意图推断的例子。     

基于风险的船体结构无损检测功能的分级

基于船舶结构传统的经验基础上的检测方法不但带来较高的费用,而且还会产生不必要的检测.针对上述问题,本文提出了基于风险的船舶结构无损检测功能分级方法,采用检测概率、错误识别概率和裂纹出现概率度量检测功能,并修正了错误识别概率的取值范围.根据风险值对无损检测功能进行了分级,研究了风险值随检测概率、错误识别概率和裂纹出现概率的变化规律,并分析了风险值对检测费用、维修费用及失效费用的敏感性.在此基础上,将基于风险的船舶结构无损检测功能分级方法应用于优化检测策略,并用算例证明了文中所提方法的有效性.     

XC型铁路车号自动识别系统

“XC型铁路车号自动识别系统”是由中国深圳市远望谷信息技术(股份)有限公司历时多年研制开发而成的远距离微波射频识别系统，达到目前国际先进水平，完全拥有自主知识产权，面向中国铁路应用。识别系统及产品已广泛地应用于中国铁路车号自动识别系统工程中。     

公路地铁合建越江段大直径盾构隧道工程风险分析

某公路地铁合建越江段盾构隧道采用泥水平衡盾构施工,工程具有盾构直径大、一次掘进距离长、水压力高、地质条件复杂、施工风险大等特点。从工程勘察、设计、施工等多方面,对建设期主要风险进行识别和分析,包括工程地质勘察准确度和可靠度风险、河势演变风险、盾构机掘进风险、隧道发生较大位移或不均匀沉降、隧道上浮风险、基坑失稳风险、隧道下穿高架桥时桥基沉降太大风险等。采用R=P×C风险等级矩阵评价方法对施工风险及残余风险进行评价,并针对主要风险提出应对对策。     

隧道检测系统及其在韩国高速铁路隧道的应用

介绍韩国高速铁路隧道安装的健康监测系统,提出基于检测数据诊断隧道衬砌可能破损的新系统识别方法。引入逆算法,即根据已知的形变数据和混凝土衬砌恒载,估计破损的程度和位置。对以刚度均减和裂缝概念为基础建立的两种模型进行效果和优劣比较。对理想化的隧道结构进行数学分析,并用检测数据中常用的白噪声对模型进行适应性研究。结果表明,基于刚度均减方法的模型1对白噪声相对不敏感,而以裂缝概念为基础的模型2由于受刚度减小的影响很小,易于现场应用。     

Zigbee在列车车号自动识别系统中的应用研究

通过Zigbee与Rfid的对比,提出采用Zigbee技术取代Rfid在列车车号自动识别系统中的应用.设计采用Zigbee枝术的电子标签及地面识别设备,系统具有无线追踪铁路集装箱的功能.     

利用残余力概念进行结构损伤识别

提出一种利用残余力进行结构损伤识别方法。用刚度损伤系数将有限元模型参数化来描述结构的损伤。用特征值和特征向量预测算法构造目标函数,利用两点交叉算子的二进制代码的遗传算法反复迭代优化刚度损伤系数,获得待测结构的损伤系数、损伤位置与损伤程度的信息。通过一个平面桁架对该方法进行验证,结果表明:利用残余力概念进行损伤识别所得结构的损伤系数与理论值很接近。该方法能够较准确地判断结构的损伤位置和损伤程度。     

基于网格量化和区间均值的动态目标识别

动态目标识别中，当摄像机和目标之间相对距离变化时，对于同一目标的多尺度序列图像。虽然目标区域图像大小和清晰度不同，但整体结构分布具有相似性和一致性。根据这一特点，提出基于目标区域网格量化的方法。在目标区域上形成采样网格，通过相对量化提取结构特征矩阵。对于同一目标序列图像中的每一个目标区域，其结构特征矩阵基本不变。结构特征矩阵反映象素分布的自相关性质。进一步，对由干扰引起的灰度值结构分布误差，采用网格区间均值的方法加以解决。目标区域网格量化是对相邻采样点的差值进行量化匹配。区间均值是对少数相邻采样点的进一步匹配。实例表明，本文的方法运算速度快、可靠性高，达到了实用目的。