基于PRI谱的双门限雷达信号分选算法及其硬件平台设计

针对修正的PRI变换法无法分选重频参差雷达信号的缺点,提出了一种基于PRI谱的双门限雷达信号分选算法.该算法先对PRI谱设定双门限检测各个准PRI,再结合组合查看及序列搜索提取各个PRI.同时,构建了一种预分选、主分选结合的新型分选平台.预分选利用带有PowerPC的FPGA构架片上系统,完成对脉冲雷达信号的实时测量、AOA分类及数据存储;主分选采用DSP专职完成其他维参数的分选算法.谊分选新算法在保留抑制PRI子谐波优点的同时,对重频固定、抖动和参差的雷达脉冲信号都有较好的检测结果.视频信号源的大量测试表明,谊分选平台对普通雷达、PRI抖动和参差雷达、频率捷变雷达及一些特殊雷达均具有较好的分选能力.     

一种新的覆盖粗糙集及其模糊性度量

在覆盖近似空间中定义了一类新的模糊集,给出了该类模糊集的模糊性度量,讨论模糊集及其模糊度量的性质,最后通过实例给出直观解释.     

智能传感器侦察网络中的目标声信号识别算法

针对智能传感器侦察网络中的地面目标识别问题,提出了一种基于智能计算方法的地面目标声信号识别算法。基于智能计算方法设计识别系统,直接利用信号特征的变化范围作为分类特征,并结合能够处理定性输入的粗神经网络分类算法,有效地克服目标信号的不确定性问题,提高识别系统的识别率和稳定性。     

基于相对距离的改进粗K-means方法

对现有的两种基于绝对距离的粗K-means方法进行了讨论,指出了各自的不足之处。在此基础之上,讨论了用相对距离替代绝对距离的合理性,从而给出了基于相对距离的粗K-means方法。通过对随机数据、Iris数据和文本数据进行聚类效果比较,验证了基于相对距离的粗K-means方法的可行性和有效性。     

函数S-粗集与规律F-隐藏

函数单向S-粗集(Function one direction singular rough sets)是用R-函数等价类定义的,函数是个规律;函数单向S-粗集具有规律特征、动态特征.利用函数单向S-粗集,给出规律F-隐藏概念,提出规律的F-隐藏定理,隐藏识别准则,给出规律的F-隐藏的应用.规律的F-隐藏是函数S-粗集中的一个新的应用研究方向,函数S-粗集是信息规律研究中的一个新理论与新工具.     

直觉模糊S-粗决策模型及应用

基于直觉模糊S-粗集理论,提出双向直觉模糊S-粗决策模型.首先给出指标值的量化方法,将目标矩阵进行标准化处理.其次,建立直觉模糊S-粗决策的上一决策和下一决策优化模型,并给出直觉模糊S-粗决策算法及详细步骤.最后,以空袭目标为例,详细研究了目标威胁程度评估过程.结果表明,直觉模糊S-粗决策模型能够综合处理决策因素的定性与定量因素,得到的决策结果综合性能最优.所得的排序结果真实、准确地反映了实际情况.     

基于Fibre Chanel组播的远程数据备份体系结构

数据备份是容灾的基础.本文提出了一种基于FC组播服务的远程数据备份方法,对其工作原理和所涉及到的粗波分复用和流量控制等关键技术进行了研究,对基于FC组播的数据备份系统的性能和所属的容灾层次等内容进行了分析.     

数据挖掘中的软计算方法及其应用

文章对数据挖掘中软计算方法及应用作了一个综合性阐述。对模糊逻辑、遗传算法、神经网络、粗集等软计算方法,以及它们的混合算法的特点进行了分析,并对它们在数据挖掘中的应用进行了分类。     

智能图像检测在活塞在线分选中的应用

基于某活塞生产厂的活塞在线检测需求本文将机器视觉检测技术应用于活塞在线视觉检测分选中,开发出一套智能图像检测系统.该系统将VB与图像传感器相结合,充分利用VB和智能图像传感器的特点,使检测系统操作简单、高效精确.在检测中,主要应用了模板匹配原理对图像进行识别.该图像检测系统满足了生产实际的需求,提高了生产效率,减轻了工人的劳动强度,实现了活塞的在线检测与分选.     

基于WHI及ICP的点云配准算法

针对两步点云配准中精度差、计算效率低、易受噪声干扰的问题,提出一种基于WHI特征描述符结合改进的ICP点云配准算法。首先,对大数据量的点云通过ISS算法提取特征点集作为配准点云;然后,计算特征点云的WHI特征描述符,利用随机采样一致性算法完成粗配准;最后,基于安德森加速迭代ICP算法对粗配准点云进行精确配准。通过多组点云数据集对所提算法进行验证,实验表明,该算法配准精度高、速度快,在含有噪声数据集的优势更明显。在不同的点云模型下,所提算法的配准效率提高2倍以上,在噪声环境下具有一定的鲁棒性。