基于谱相关的正弦调频和脉间伪码调相复合体制侦查信号识别

推导了正弦调频和脉间伪码调相复合体制信号的谱相关函数(SCF)，基于谱相关特征给出了对该复合体制侦察信号的自动识别算法。分析了宽带调频和窄带调频两种情况下谱相关函数的特征,对载频、调制频率、调制系数以及伪码的子脉冲宽度、子脉冲重复周期、编码个数进行了盲估计,分析了信噪比对参数估计精度的影响。仿真分析表明，在SNR为-5dB时,对载频和调制频率估计的归ー化均方根误差（NRMSE)小于2.5%,在SNR>0dB时,对伪码参数估计的NRMSE小于7.5%.     

非AWGN环境下调制类型自动识别

在非AWGN环境下，针对CW，AM，FM，OOK，PSK，QPSK，16QAM，FSK，MSK，SSB十种混合调制信号，对调制类型特征提取方法和自动识别算法进行了分析、综合、设计和计算机仿真。提出了梯层电平分析方法、频率瞬时信号分析、剔除载波的归一化能量分析、平方后信号的频谱分析、四次方后的信号频谱分析等方法。当SNR=10dB时，计算机仿真结果是正确识别率不低于95％，自动识别的平均处理时间为不超过10s。     

非平稳随机场模型的遥感图像分割

提出一种双随机场模型。通过结合局部的统计量，将一种因果的自回归随机场模型应用于非平稳图像纹理的描述，同时，用马尔可夫随机场给标记场建模可以取得较好的分割效果。通过对实验的分析发现，分割结果仍存在一些错误。因此，在这种模型的基础上，引入了一种新的分类特征(熵率)来改善目标分割的效果。它反映了纹理的高阶相关性，改进了随机场低阶模型的不足。所提出的算法用于遥感图像的城区提取实验。     

雷达目标识别技术综述

针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的4类目标识别方法：基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征的目标识别方法，同时讨论了应用于雷达目标识别中的4种模式识别技术：统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的模式识别方法以及神经网络模式识别方法。最后分析了问题的可能解决思路。     

支持向量机的发展与应用

基于统计学习理论的支持向量机（SVM）是一种新型的机器学习方法，描述了SVM在模式识别和回归估计中的基本思想。在大训练样本情况下，用传统的方法求解SVM问题计算复杂，针对该问题探讨了一系列的SVM训练算法，并对其进行了比较。SVM由于其良好的泛化能力和全局最优性能．在模式识别、数据挖掘、非线性系统建模和控制等领域中展现出广泛的应用前景。     

基于切削振动相关性识别刀具磨损状态的模型与实验

本文提出基于切削振动相关性识别刀具磨损状态的研究思想,建立了车削中刀杆双向横振动系统及其单输入双输出系统的数学模型。理论和实验均表明,刀杆双向横振动之加速度响应在固有基频处的相干函数与刀具磨损状态之间有很好的规律性,它反映了两者之间的本质机理,并提供了识别刀具磨损状态的新途径。     

抗生素生产过程补料时机的Fuzzy识别与预报

本文就抗生素发酵生产过程,提出了一种补料时机的Fuzzy识别、预报的建模方法,并根据20m~3发酵罐工业数据的分析,选取了以总糖、总糖变化率、氨基氮和氨基氮变化率四个主要参数作为输入集因素,运用本文提出的方法,建立了一个实际的抗生素发酵生产过程补料时机的 Fuzzy 识别、预报模型。经现场调试效果良好,与富有经验的行家相比,准确率达90%以上。     

模糊自动机在电磁波识别中的应用

研制了一个模糊处理和神经网络相结合的自动机,使用模糊技术从未处理的电磁信号波纹图像中处理模糊几何特征属性,进行波纹分类与识别。当使用模糊自动机(FA)进行识别紊乱波纹时,这些模糊几何特征是最好的。而对这些模糊几何特征的辨识,使用FA是很好的。     

复杂系统建模——高维特征空间变量法

本文运用模式识别技术提出了一种分析和选择复杂系统变量的方法.运用该方法使得系 统的建模和控制简化.本文以复杂碳化过程作为实例,用模式识别技术对其内在规律进行分 析,找出了温度分布与结晶质量的定量关系.在此基础上,建立了碳化过程的动态模型.实践 表明,该模型与实际过程基本吻合,并已取得明显经济效益.     

基于宽带毫米波工作体制的雷达目标识别方法探讨

对基于宽带毫米波工作体制的雷达目标特征获取和识别方法进行了综合分析和探讨.表明:在毫米波照射下,雷达目标可模型化为由多个散射中心组成的扩展目标;只要发射信号有足够的带宽,就可以从回波信号中获得各散射中心的空间分布、类型等特征;仿真结果说明,这种方法对高频区复杂目标的识别是有效的.