扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。     

稀疏孔径和大转角下ISAR对目标转动的估计

逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar，ISAR）对非合作目标做成像时图像质量依赖于对目标运动参数的准确估计.针对在稀疏孔径和非均匀转动条件下现存的参数估计方法计算量过大或者方法适用条件不满足，提出了一种基于神经网络的参数估计方法.此方法以成像问题的模型知识指导数据的生成过程，然后训练通用的神经网络，最终实现将数据中隐含的知识转化为转动估计器.从仿真实验结果来看，所得到的网络对满足一定信噪比要求的回波数据可以提供较准确的估计，所得参数可以帮助成像算法提高聚焦效果，大量的样例表明网络可以部分学习到回波与转动之间的关系.     

超距离狭小场地劲性钢构件施工重难点控制

在地处闹市狭小场地进行超高、超远劲性钢构件施工,作业难度大。文章通过精确计算,选择吊车型号,并利用BIM技术模拟吊装步骤,确定吊车少站位、一站多吊的优化方案进行吊装施工,并对测量和焊接进行重点控制,保证了施工的质量和安全。     

基于函数主成分的函数型数据分类研究

不同属性特征可以反映出数据不同的内在信息,越多的差异性特征对机器识别就更有利,但是越多的特征数目引起数据更高复杂度。针对函数型数据最主要的函数性和导数性这两大特征,本文提出对函数型数据函数特征、一阶导数特征和二阶导数特征的组合集成方法,然后引入函数型主成分分析的方法解决数据的复杂性问题,最后通过函数型主成分距离度量方式,采用k近邻(knn)分类以达到分类的效果。实验分析表明了函数型主成分分析方法与混合多特征组合距离的结合,在函数型数据分类中的有效性。     

基于数据挖掘的开源电子资源访问行为统计模型

为了解决当前图书馆资源个性化推荐过程中存在推荐的准确率、召回率以及效率较低的问题,采用二维距离模型构建用户社区模型,用于描述访问用户与图书馆开源电子资源之间的关系,并对互联网用户需求和访问行为进行模糊规则推理.依据互联网用户属性和图书馆资源访问需求属性之间的模糊规则,建立图书馆开源电子资源访问行为统计模型,并利用该模型向用户提供个性化推荐服务.仿真结果表明,所建模型的推荐召回率高达98. 4%,推荐准确率为99. 2%,运行时间小于0. 04 s.所建模型能够为互联网用户提供准确、高效地图书馆资源个性化推荐服务.