飞机操纵面故障的模糊差分进化识别方法

为提高飞机操纵面故障诊断的准确性,提出了一种模糊差分进化故障识别方法以进行飞机操纵面故障诊断。以高维大样本数据为研究对象,基于常规的模糊聚类方法,采用差分进化算法对聚类中心值进行编码,从而提高算法的全局寻优精度和稳定性。以某飞机操纵面常见故障为例进行了仿真验证,仿真结果表明该方法能有效识别出操纵面故障,并且算法简单、稳定可靠。     

基于角点特征和自适应核聚类算法的目标识别

提出了基于角点特征和自适应核聚类的目标识别方法,将有效性函数引入核聚类算法中,提出了一种可动态估计聚类数目的自适应核聚类算法。该方法用于飞机识别中,通过对飞机角点特征的自适应核聚类,完成定位识别。实验结果表明,该方法是有效的。     

一种飞机图像目标多特征信息融合识别方法

提出了一种基于概率神经网络(Probabilistic neural networks, PNN)和DSmT推理 (Dezert-Smarandache theory)的飞机图像目标多特征融合识别算法. 针对提取的多个图像特征量,利用数据融合的思想对来自图像目标各个特征量提供的信息进行融合处理.首先,对图像进行二值化预处理,并提取Hu矩、归一化转动惯量、 仿射不变矩、轮廓离散化参数和奇异值特征5个特征量;其次, 针对DSmT理论中信度赋值构造困难的问题,利用PNN网络,构造目标识别率矩阵,通过目标识别率矩阵对证据源进行信度赋值;然后,用DSmT组合规则在决策级层进行融合,从而完成对飞机目标的识别;最后,在目标图像小畸变情形下, 将本文提出的图像多特征信息融合方法和单一特征方法进行了对比测试实验,结果表明本文方法在同等条件下正确识别率得到了很大提高,同时达到实时性要求,而且具有有效拒判能力和目标图像尺寸不敏感性. 即使在大畸变情况下,识别率也能达到89.3%.     

基于模糊聚类神经网络的语音识别方法

提出了一种基于模糊神经网络的语音识别方法.该方法以模糊系统模型为基础,利用改进的模糊聚类辨识算法,构成一种新型的模糊聚类神经网络（FCNN）,并将其作为概率密度函数的估计器,对每个状态的输出进行预测.它不仅能有效地在语音识别中引入帧间相关信息,而且能克服状态输出概率密度函数为混合高斯分布的束缚.通过对非特定人汉语孤立词和连续音节的语音识别实验,证实了该方法的有效性.     

基于导向核模糊C均值的图像分割方法

为解决传统模糊聚类在图像分割中无法保持边缘和抗噪声的问题,提出了一种基于导向滤波与核模糊聚类的图像分割方法。该方法利用线性时不变滤波过程,在图像分割过程中抑制噪声的同时保持边缘。为了表征图像数据间的非线性关系,该方法利用核函数将像素的模式空间映射到高维特征空间。笔者所提出的方法具有保证图像分割过程中保持边缘和噪声抑制的鲁棒性,且易于实现。     

基于结构特征的飞机目标识别方法

针对高分辨率可见光图像的飞机目标智能识别,提出一种基于飞机结构特征的识别方案。采用Mean shift方法分割图像,提取区域边界,得到目标轮廓集,对轮廓采取多种结构化表示方式,便于分析轮廓的特征及相互关系;综合利用尺寸、占空比、长宽比、凸包、直线段等多个形状特征筛选轮廓,定位飞机目标,确定飞机轴向,获取目标几何参数。实验结果证明,该方法定位精确、识别率高,是一种快速、稳健的飞机识别方案,对类似的人工目标的识别具有一定的参考意义。     

核空间中智模糊聚类及图像分割应用

目的 为了更有效地提高中智模糊C-均值聚类对非凸不规则数据的聚类性能和噪声污染图像的分割效果,提出了核空间中智模糊均值聚类算法。方法 引入核函数概念。利用满足Mercer条件的非线性问题,用非线性变换把低维空间线性不可分的输入模式空间映射到一个先行可分的高维特征空间进行中智模糊聚类分割。结果 通过对大量图像添加不同的加性和乘性噪声进行分割测试获得的核空间中智模糊聚类算法提高了现有算法的对含噪声聚类的鲁棒性和分类性能。峰值信噪比至少提高0.8 dB。结论 本文算法具有显著的分割效果和良好的鲁棒性,并适应于医学,遥感图像处理需要。     

基于遗传模糊核聚类的图像分割

针对红外图像的特点和模糊聚类算法对噪声、初始聚类中心敏感等问题,提出一种遗传模糊核聚类算法.该算法对红外图像像素灰度值进行全局的聚类分析并计算最优的聚类中心和隶属度矩阵,根据聚类结果和最大隶属度原则进行红外图像分割.通过实验验证,文中算法能较好地分割含高斯噪声、背景简单或复杂的红外图像.     

基于改进的Harris角点检测的车型识别方法

利用角点信息作为车辆正面图像的特征点对车型进行识别,将Harris角点检测的方法进行改进,将不同方向的特征值之比加入角点响应,提高了角点检出率;考虑到视频中行进车辆的位置变动,将车牌中心点位置作为定位点,计算不同车型的角点匹配率作为判定车型的依据。实验结果证实了所提方法的有效性。     

基于视觉图像与激光点云融合的交通标志快速识别方法

交通标志对车辆交通起到重要作用和意义,而智能交通中交通标志识别由于标志特征提取效果差,导致识别率低、识别时间长,因此,提出一种新的基于视觉图像与激光点云融合的交通标志快速识别方法。采用双边滤波方法预处理原始激光点云数据;通过归一化处理得到视觉图像激光点云融合的目标空间激光点云位置测距数值。通过测距值获取目标图像位置,归一化处理交通标志视觉图像,引入k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)二聚类处理图像,采用制作的切割模板切割图像感兴趣区域(ROI),提取交通标志图像的深度特征,结合卷积神经网络二次过滤特征,重新标定二次过滤后的特征,最终利用卷积神经网络模型实现交通标志快速识别。经实验对比证明,采用所提方法的提取各个类型交通标志特征的提取效果较好,并且识别率达到89.74%,识别时间仅为13.1s,干扰下识别时间最高仅为15.1s,验证了该方法可以快速且准确识别各个类型的交通标志。     

离焦图象模糊辨识及复原方法研究

本文讨论如何根据离焦模糊图象确定其退化模型参数,并同时使模糊图象复原的问题,提出了一种基于模糊图象的梯度图象、最小二乘技术和斐波那契最优搜索法的有效方法.文中介绍了方法的基本原理,提出了实现该方法的算法步骤,并给出了对人工模拟图象和实际拍摄的离焦图象处理的实验结果.     

面向超分辨率的散焦视频序列模糊辨识方法

在低分辨率的超分辨率重建过程中,视频序列的模糊辨识起着至关重要的作用,它直接决定了超分辨率技术能否在实际中得到有效的应用。根据几何光学成像原理,提出了利用三幅低分辨率图像来估计出整个视频序列散焦模糊系数的方法。试验表明提出的算法简单,能够有效地解决实际问题并且效果很好。     

飞机刹车盘温度场的有限元分析

飞机的刹车装置是利用摩擦产生制动将高速运动的动能转换成热能,产生的高温使摩擦材料的物理、化学性质变化,刹车装置系统的安全性能因此得不到保证,所以对刹车盘瞬态温度场进行计算就非常有必要.针对飞机刹车盘瞬态温度场仿真建立了有限元计算模型,运用迦辽金法推导了各单元方程,在单元内部采用一次函数来近似刹车盘的温度值.有限元网格划分采用四面体结构.重点研究刹车过程的理论分析与计算,并用ANSYS对其进行了仿真计算.仿真计算结果与刹车盘实际温度场基本吻合,所建立的有限元计算模型是合理可行的,可以应用于飞机刹车盘设计过程中的温度场计算.     

基于独立组件的模糊人脸图像鉴别

针对图像模糊会影响人脸图像识别精度的问题,首先指出了在摄取用于识别的人脸图像时加入模糊鉴别步骤的必要性,进而提出了基于独立面部组件进行模糊人脸图像鉴别的方法.由于进行模糊鉴别必须依赖图像中的高频细节信息,而人脸图像上绝大多数高频信息都集中在眼睛、眉毛、嘴巴等具体面部组件上,因此选择以这些面部组件为基本特征提取单位,以降低面颊、额头等主要包含低频平滑信息的面部其他区域对模糊鉴别精度的影响.该方法采用面部组件上的高频DCT系数为特征;随后为各组件构建独立的随机森林分类器,并分别判断每个面部组件其是否模糊;最后基于各组件的鉴别结果进行投票,得出最终模糊鉴别结果.在FRGC公开数据集上进行大量对比实验的结果表明,独立面部组件特征是有效的,并充分验证了文中方法的实际效果.     

一种图像高精度匹配方法

针对传统图像匹配精度不高、速度较慢的情况,为提高速度抑制噪声,提出一种高精度图像匹配方法。利用Harris提取角点进行灰度相关匹配找到粗匹配点,再利用Ransac算法得到较高精度匹配点,根据得到的匹配点求出基础矩阵。最后利用基础矩阵得到极线约束对Ransac得到的较高精度匹配点去除极少数误匹配点解算基础矩阵,利用第二次解算的基础矩阵求出高精度极线方程,并利用极线方程对Harris角点进行一维搜索匹配,找到高精度匹配点,进行仿真实验。反复实验表明,方法精度高、速度快,是一种实用的高精度图像匹配方法。     

非线性系统模糊辨识的新方法

提出一种新的基于T－S模型的模糊辨识方法,其特点是考虑了样本距离和“可线性化程度”两个因素,对模型的前后件参数同时辨识,提高了辨识精度,并提出规则“置信度”的概念,实现了辨识的结构自适应。将该辨识器用于一类非线性系统的模糊辨识,仿真结果验证了所提出方法的有效性。     

一种具有旋转鲁棒性的文本图像文种识别方法

针对目前用于文本图像文种识别的纹理特征描述子对文字行倾斜缺乏不变性,采用可控金字塔变换提取文本图像的纹理特征,通过对特征空间元素重新排列,提出一种对文字行倾斜具有鲁棒性的文本图像文种识别方法。不同倾斜角度文本图像的文种识别结果表明,该算法具有较高的识别准确率并对文字行倾斜具有较强的鲁棒性。     

基于模糊PID控制的飞机液压缸性能测试

飞机系统液压缸的性能直接影响到飞行安全。本文探讨了对飞机液压缸性能测试的方法,设计了液压缸性能测试的软、硬件试验平台,研究了模糊PID控制算法在液压缸性能测试中的应用,通过实验验证了该方法的可行性和有效性。     

自适应模糊辨识中关于模糊最近邻聚类学习算法的一种改进

分析了一种基于模糊最近邻聚类的自适应模糊辨识方法,从模型简化的思想出发提出一种改进方法,并通过实例仿真证实了改进方法的优越性。最后引入Ｂｅｚｄｅｋ的聚类评价指标对两种聚类结果的有效性进行评判,从理论上证明了改进方法的优点及可靠性。