基于角点特征的形状识别

根据飞机形状角点之间的距离，定义了一种新的多维距离特征向量，不同飞机具有不同的多维距离向量。计算多维距离特征向量之间的相关系数，比较多维距离特征向量之间的相关性，能将每种飞机从飞机模型库中识别出来。实验表明，这种新特征向量具有较好的稳定性和区分性，算法识别率高、速度快，几乎达到实时效果。     

基于多维特征及BP网络的高分辨雷达目标识别

高分辨雷达目标的识别性能取决于目标特征的提取以及分类器的设计。为解决雷达高分辨距离像（HRRP）的方位、平移和幅度敏感性问题,采用了序贯预处理方法,有效提高了HRRP的信噪比。通过提取能较好反映雷达目标散射点回波特性的多维特征向量,设计BP神经网络作为分类器,提出了一种基于目标多维特征向量以及BP神经网络的高分辨雷达目标识别方法。利用在微波暗室测量获得的三种国产飞机模型回波数据进行目标识别处理,实验结果表明,提出的方法能有效地完成三种目标识别任务,在虚警率低于3%的情况下正确识别率优于95%。     

结合形态学重建和超像素的多特征FCM分割算法

针对现有模糊聚类分割算法对噪声的鲁棒性差且提取的图像特征不充分等问题,本文提出了一种结合形态学重建和超像素的多特征模糊C-均值(FCM)分割算法.首先,利用形态学闭合重建处理原图像,提高了算法的鲁棒性和细节保护能力.其次,采用Mean-Shift方法预分割重建图像,获得一组超像素区域.再次,提取重建图像各像素的颜色特征、纹理特征和梯度特征,利用平均策略定义各超像素的颜色特征、纹理特征和梯度特征,组成多维特征向量.最后,运用最大熵正则化的加权模糊C-均值算法(EWFCM)的框架,以超像素为单位,以核诱导距离作为距离度量来聚类多维特征向量.选取BSDS300数据集中的6幅图像完成实验对比.结果表明,本文算法具有更高的分割精度.     

基于网络社团划分方法的多维数据聚类研究

为了解决传统聚类方法在多维数据集中聚类效果不佳的问题,提出了将网络社团划分的方法,并应用到多维数据聚类分析中。对于一个多维数据集,首先对分析对象进行特征提取,构建出每个对象的特征向量,通过计算皮尔森相关系数来度量不同特征向量之间的相似性,从而构建出一个相似性网络,采用Blondel算法对该网络进行社团划分达到聚类的效果。实验结果表明该方法可以在多维数据聚类中得到较好的聚类结果,准确率达到92.5%,优于K-means算法的75%。     

基于改进主元分析方法的隧道应变实时监测预警系统

针对同步多维数据流异常分析技术提出了一种改进的主元分析(PCA)方法。将原始数据流空间的变化趋势映射到特征向量空间内,求解稳态特征向量,以瞬时特征向量与稳态特征向量之间的关系作为判据来对同步多维数据流进行异常变化诊断。将该方法应用于某隧道应变监测数据的异常诊断中,并利用VC++实现了隧道应变实时监测预警系统。实验结果表明,使用该方法能够实时反映非周期性监控变量的变化情况,较好地实现同步多维数据流的异常诊断。     

基于DLT的双目视觉火源图像立体匹配新算法

为了提高双目视觉过程中对火源图像立体匹配的准确性和匹配速度,提出基于DLT的双目视觉火源图像立体匹配新算法。首先用直接线性变换DLT算法对火源图像进行图像校正,其次用Harris算法对其进行特征点提取,最后利用SURF算法对提取的特征点进行特征向量及特征向量在多维空间中对应点之间的欧式距离进行计算,得到两个特征点的相似程度并给予正确匹配结果。实验结果表明,该算法提高了火源图像立体匹配的准确性和匹配速度,适用于大空间建筑双目视觉火灾自动定位系统,具有一定的应用价值。     

融合偏置深度学习的距离分解Top-N推荐算法

针对传统矩阵分解算法大多是浅层的线性模型,难以学习到深层次的用户和物品的隐特征向量,且在数据稀疏的情况下容易产生过拟合的问题,文中提出一种融合偏置深度学习的矩阵分解算法,在解决数据稀疏问题的同时,还能学习到表征能力更强的距离特征向量.首先,通过用户与物品的显式和隐式数据构建用户与物品的交互矩阵,并将交互矩阵转化为相应的距离矩阵;其次,将距离矩阵分别按行和按列输入加入偏置层的深度神经网络,学习得到具有非线性特征的用户和物品的距离特征向量;最后,根据用户和物品的距离特征向量计算用户和物品之间的距离,用距离值对物品按升序排列,生成Top-N的推荐列表.在4个真实数据集上进行实验,采用Precision,Recall,MAP,MRR和NDCG指标进行评估,结果表明所提算法在上述指标方面相比其他主流推荐算法有明显提升.     

基于深度距离分解的推荐算法研究

针对推荐系统中的矩阵分解算法只根据用户和物品的特征向量进行点积运算,无法准确衡量不同用户对物品偏好的弊端,该文提出了一种基于深度距离分解模型的推荐算法。首先,改变传统矩阵分解直接对评分值进行分解的模式,将用户与物品的评分矩阵转化为距离矩阵;然后,将距离矩阵分别按行和按列输入两个深度神经网络进行训练,得到用户和物品的距离特征向量;接下来,用距离特征向量计算用户和物品之间的距离值,通过设计的损失函数使预测距离值与真实距离值的误差达到最小;最后,将用户与物品的预测距离值转化为预测评分。实验结果表明,在不同数据集中,该文提出的基于深度距离分解模型的推荐算法在RMSE和MAE指标上均优于基线推荐算法。     

一种改进谱聚类的机体损伤图像过渡区提取方法

为了利用机体损伤区域图像支持飞机智能维修,提出一种改进谱聚类的机体损伤过渡区提取方法.在分析机体损伤邻接区域特点的基础上,以多维灰度熵值作为相似性度量构建样本点谱图实现了谱图权重的降维运算;并以统计分组中首个极小值点所对应的权重为临界进行聚类;通过对谱聚类方法中的关键环节特征值计算、特征向量选取进行改进,避免了因特征向量的取舍而造成的信息丢失.最后应用机体损伤图像实例验证了该方法的有效性.     

基于改进SIFT算法的图像匹配方法

研究图像匹配定位识别精度问题,针对同一图像两个不同视点的匹配,为提高不同分辨率不同尺度的图像匹配精度和效率问题,提出一种改进的基于尺度不变特征变换(SIFT)算法的图像匹配方法.由于算法具有良好的尺度、旋转、光照等不变特性而应用于图像匹配中,在分析SIFT特征向量生成过程的基础上,以准欧式距离代替欧氏距离作为特征描述符之间的相似性度量来提高SIFT特征匹配效率.实验结果表明,方法在保持图像匹配率和算法鲁棒性情况下,不仅缩短了匹配时间,还提高了图像匹配的精度,证明图像匹配的有效性.     

附有未知参数约束方程的光电跟踪测量严密算法

在新型飞机飞行试验中,经常采用两套光电跟踪测量系统对飞机及投放物、带动力或无动力飞机模型等小范围试验科目进行轨迹测量,在传统的测量模型基础之上对其数学模型进行了改进,提出了一种新的附有未知参数约束条件的数学模型及算法。经试验证明,该算法能够有效地提高观测数据处理精度。     

综合航空电子/武器火控系统试验机发展综述

简要介绍了国内外综合航空电子/武器火控系统试验机发展情况,分析了研制新一代综合航空电子/武器火控系统试验机的必要性和重要性,明确了综合航空电子/武器火控系统试验机承担的任务和达到的目标,最后,给出了综合航空电子/武器火控系统试验机选型原则和基本配置要求.     

基于Web的飞机故障远程诊断专家系统的设计

介绍了在Web环境下利用数据库管理，人工智能等技术实现飞机故障远程诊断专家系统的方法，为飞机故障诊断提供了新的解决方案。     

粗糙集连续属性离散化的MDV方法

分析粗糙集连续属性离散化问题的本质特点,提出满足粗糙集约简指标和优化算法相结合的离散化思想。引入启发式搜索策略,解决属性离散的NP-Hard问题,建立连续属性SOM自组织网络聚类的MDV（Maximum Discernibility Value）搜索方法,并给出属性约简的冗余度定义和计算方法。根据实际计算要求,对冗余度的定义进行改进。最后,通过UCI数据库实例验证了MDV方法的有效性。     

登机过程的建模与仿真优化

随着民航客流量的增加,缩短登机时间成为民航业界急待解决的问题。主要研究了减少登机时间的最佳登机策略。提出登机过程建立数学模型,通过对模型的分析和仿真发现:从后至前和从窗户至过道相结合登机策略与倒金字塔登机策略中当块(block)大小设为1时,登机时间最小,根据上述发现创造性地提出一种新的登机策略。采用新策略可简化登机手续并缩短了登机时间,特别适用于短途航班和繁忙的机场。     

基于多核支持向量机的飞机重着陆诊断

将支持向量机应用于飞机重着陆的诊断研究。通过分析飞机着陆阶段的运动方程,确定造成飞机重着陆的主要影响因素,将传统的单一指标诊断扩展到多指标诊断。提出一种多核支持向量机,并在此基础上建立飞机重着陆诊断模型。与传统支持向量机和神经网络模型比较表明,该模型精度高,具有更强的泛化能力。     

模糊图像中的飞机识别方法

针对模糊图像中飞机识别问题,提出一种基于角点和核聚类的飞机识别方法。该方法提取图像的角点特征,对角点进行核聚类,根据聚类结果识别飞机的角点,完成飞机的定位识别。在核聚类算法中,引入有效性函数,能自适应的确定聚类数目,解决了现有核聚类算法需要事先确定聚类数的弱点。实验表明,角点特征具有位移、旋转、尺度不变性,自适应核聚类算法能准确识别模糊图像中的飞机,具有较好的鲁棒性。     

关于飞机审美认知的五个维度

飞机的外形设计与气动特性密切相关,其外观造型和功能诉求之间的对应关系, 使之在视觉上呈现出一种独特的美感。飞机之美是人们对其在审美上的感性认知,是从审美的 角度对航空科技的全新解读。从功能、造型、材料、工艺、装饰五个维度对飞机展开分析可以 发现,飞机之美是科技发展和审美认知合力作用的结果。飞机兼具艺术上的优美与技术上的合 理,预示着工业设计将在飞机外形和内饰上发挥更加重要的作用。     

基于彩色图像分割的飞机机头定位方法

为了防止停在机库内的飞机被其他移动的飞机相撞，提出丁一种基于彩色图像分割技术的飞机机头定位方法，将该方法用于智能化飞机机库安全监控系统中，以实现飞机防撞报警功能。首先将摄像机拍摄的RGB图像转换为HSI图像，根据饱和度和色度的双阈值分割方法，初始分割出红色机头部分；对于初始分割结果，再通过形态学腐蚀、膨胀处理以及面积阚值分割手段来自动确定机头顶点位置，设置出安全防护区。经过现场实验表明，该方法可较好地确定飞机的机头位置，因而在一定程度上提高了传统监控系统的智能性。     

一种改进的基于MRF模型的斑块检测算法

斑块是一种常见的电影胶片损伤.提出了一种基于马尔可夫随机场(MRF)的改进的多步斑块检测及验证算法(MDV).MDV检测算法分3个步骤.第1步将斑点检测索引算法(SDIp)和等级顺序差分检测算法(ROD)相结合以提高斑块检测算法的检全率.第2步的改进的MRF算法以第1步检测结果为运算定义域,大大减小了MRF算法的运算量.第2步随后在原始帧和运动补偿帧分别进行MRF算法检测,并通过添加去噪因子降低了改进的MRF算法的误检率.第3步通过时域的匹配技术将斑块进一步去伪存真.实验结果表明,在与现有的算法的对比中,该方法不仅有着更高的检全率和更低的误检率,而且计算速度也大大提高.