复合基神经网络在水声目标分类识别中的应用

本文根据不同神经网络的分类特点，提出将径向基函数网络和多层感知器网络复合构成复合基网络，用于水声信号的分类识别，试验表明，该网络的分类能力及对未来训练目标的适应性优于ＢＰ网和ＲＢＦ网。  

多传感器目标分类的数据融合方法

本文概述了多传感目标分类数据融合技术的概念，原理，结构和算法，揭示了它的实质，全面介绍了该技术目前在国内外的研究发展状况，指出存在问题，难点，并预测未来发展趋势，完整地展示这一研究领域的全貌。  

基于遗传算法的神经网络被动声呐目标分类研究

被动声呐目标识别系统中目标分类器的设计和训练是一项重要内容，本文设计了目标分类器的神经网络结构，提出了一种用改进的遗传算法训练神经网络分类器的新方法，最后，对海上实录的Ａ，Ｂ，Ｃ三类目标噪声进行了分类识别，实验结果表明基于遗传算法的神经网络分类器比传统的基于ＢＰ算法的神经网络分类源泛化性能有明显提高。  

视频监控系统中的运动目标分类技术研究

基于视频的运动分析是近年来计算机视觉领域备受关注的研究方向.提出了一种用于视频监控系统的运动目标分类算法,可以将运动目标分类为几种事先定义好的类别:人、人群、汽车、自行车.定义了运动目标的几种简单有效的形状特征,并选择基于小样本学习理论的支持向量机对不同目标进行分类.最后,提出隔帧分类的思想并描述了几种提高分类效率的方法,以满足实时性要求.实验证明该方法能较好地区分人、人群、车、自行车等目标.  

高性能飞机的工效问题

高性能飞机的工效问题李良明刘保刚（航空医学研究所北京１００００１）随着全球战争危险性减少，局部战争已成为普遍关注的问题。局部战争取胜的关键在于武器定位准确，配置适当，既要对威胁实施有效打击，又要尽可能减少民事损失。因而，在实施空中打击之前能快速、准确...  

基于局部特征空间相关核的图像目标分类

为了描述局部特征在图像空间中相对位置关系,提出一种局部特征空间相关核(Spatial Correlation Kernel,SCK)用于图像目标分类.该方法首先提取并量化图像中的局部特征,再计算量化后的局部特征的空间位置自相关度,然后利用直方图交叉匹配两幅图像的空间位置自相关度得到局部特征空间相关核.该核充分利用局部特征的强分辨能力及其空间位置,且SCK具有线性计算复杂度,满足正定条件,可以运用于基于核的学习算法.本文将SCK嵌入支持向量机对公共数据库中图像目标进行分类,实验结果表明,SCK可以获得良好的时间效率和分类性能.  

自适应时—频分析在水声目标分类中的应用

本文研究了基于匹配追踪算法的自 适应时－频分析 和基于判别追踪算法的 特征提取，并构成了一个水声分类系统。对实际水声目标辐射噪声的分类结果表明：该系统能有效提取各类信号在时间－频率联合域的主要可鉴别性特征，具有良好的分类能力，分类正确率超过了80％。  

基于隐马尔可夫模型与神经网络混合的被动声目标分类技术

提出了一种改进型隐马尔可夫模型／神经网络混合分类器，该分类器将隐马尔可夫模型的时间校正能力与神经网络的静态区分能力结合在一起。它首先利用循环无跳转ＨＭＭ模型对第一测试特征序列进行全状态分割。将Ｔ帧特征序列按时间演化顺序校正成Ｎ帧平均状态序列。然后 交其作为ＲＢＦ网络的输入矢量进行分类。实验结果表明，该分类器比单纯的神经网络或隐马尔可夫模型分类器具有更限的分类效果。  

基于调制统计量的水下高速目标分类算法

针对DEMON谱调制频率的可分性进行研究。利用高速目标与非高速目标在调制频率成分上的差异性,对目标DEMON谱历程矩阵进行梯度差分和量化处理,定义了目标辐射噪声的量化矩阵和调制统计量,提出了一种基于目标辐射噪声调制统计量的水下高速目标分类识别算法,比较了不同门限情况下高速目标与非高速目标随调制统计量的分布情况。大量实测数据分析表明,此算法可以可靠地对高速目标进行分类识别。  

冲击声的固有结构建模及目标识别

将统计数据驱动方法应用于冲击声的固有结构建模,研究了单个冲击信号及冲击声组的时域和频域特征提取方法,并将所提特征用于圆柱壳冲击声和公路空洞检测冲击声分类,获得了良好效果,证实了该方法用于冲击声目标分类的有效程度。