近炸引信的智能信息处理与神经元网络技术

本文根据有关文献,介绍了正在发展的“灵巧”弹药概念与相关的引信信号处理新技术。作者认为在开展基于逻辑规则的近炸引信快速信号处理研究的同时,开展人工神经元网络技术在近炸引信信息处理中应用研究是十分必要的。     

粗糙集知识发现的研究现状和展望

通过对粗糙集知识发现理论发展历史的问题，对粗糙集知识发现研究现状的探讨，结合目前主要的粗糙集知识发现系统，指出了粗糙集知识发现存在的问题，并对今后几年的研究进行了展望。     

Intelligent Information Processing in Imaging Fuzes

In order to study the problem of intelligent information processing in new types of imaging fuze,the method of extracting the invariance features of target images is adopted,and radial basis function neural network is used to recognize targets.Owing to its ability of parallel processing,its robustness and generalization,the method can realize the recognition of the conditions of missile-target encounters,and meet the requirements of re-al-time recognition in the imaging fuze.It is shown that based on artificial neural network target recognition and burst point control are feasible.     

Feature Selection via Analysis of Relevance and Redundancy

Feature selection is an important problem in pattern classification systems. High dimension fisher criterion(HDF) is a good indicator of class separability. However, calculating the high dimension fisher ratio is difficult. A new feature selection method, called fisher-and-correlation(FC), is proposed. The proposed method is combining fisher criterion and correlation criterion based on the analysis of feature relevance and redundancy. The proposed methodology is tested in five different classification applications. The presented results confirm that FC performs as well as HDF does at much lower computational complexity.     

ESPRIT-Based Feature Extraction of Helicopter Acoustic Signal

目的提取直升机声信号谐波频率作为特征用以识别直升机．方法用旋转不变技术估计信号参数法（ＥＳＰＲＩＴ）从实测的直升机声信号中提取谐波频率,算法采用ＳＶＤＴＬＳ．结果ＥＳＰＲＩＴ方法在直升机不同的飞行条件下,用有限长度的数据准确地提取了声信号的谐波频率．结论用ＥＳＰＲＩＴ方法提取直升机声信号谐波频率是十分有效的,将谐波频率作为目标特征用以识别直升机是完全可行的．     

近程红外成像探测器光电转换计算方法

描述了近程红外成像探测器的图象生成机理 ,提出了红外成像探测器光电转换的计算方法 ,其中包括探测器对飞机蒙皮的角系数计算方法和如何去解决图像边缘弱化问题 ,从而可得到红外图像的灰度分布情况。最后通过计算机仿真 ,得到了几个有益的结论。     

红外多目标跟踪算法研究

介绍了红外搜索跟踪系统中多目标跟踪与航迹生成算法，采用极坐标数据进行数据的关联和滤波，采用基于逻辑的最近邻原则并结合目标的红外辐射特性进行航迹关联，实现多目标跟踪起始和终结。     

基于亮度差和纹理的货车类型的识别

提出了基于亮度差和纹理的货车类型识别方法，能有效区分棚式货车与敞式货车，实验表明这种方法具有较高的速度和识别成功率，能够满足实际应用。     

BP神经网络和遗传算法在货车车锁检测中的应用

为实现货车自动检测记录系统，需要根据化的图像检测进站货车车锁是否存在，提出一种基于BP神经网络和遗传算法的货车车锁检测方法，首先提取图像的投影特征，边缘图像的矩向量特征以及灰度直方图特征，然后用BP神经网络进行检测和定位；同时引入遗传算法，利用遗传算法的高并行性和鲁棒性，可以较快地完成全局搜索，而不会陷入局部最优，实验结果表明，该方法能有效地克服货车车锁种类多，变形大以及光照变化的影响，具有较高的检测速度和检测成功率。     

基于数学形态学的货车车门状态的检测

根据运行中的货车车厢图像，首先采用最大方差法确定货车车厢图像的二值化阈值，然后使用特殊的结构元素进行数学形态学运算提取二值图像中的目标区域，最后计算矩形拟合因子来判别目标区域是否为矩形，从而判别货车车门是否打开，解决了货车运行中的安全状态检测问题。本算法能有效抵抗椒盐噪声以及乘积性噪声的影响，在进行图像处理和识别时无需进行图像预处理。