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目标噪声特征提取是被动声纳目标识别系统的关键技术。首先提出了一种利用从噪声极限环中提取的非线性特征来分析舰船噪声信号的新方法,然后采用基于自适应遗传BP算法的神经网络对提取的特征进行分类。实验结果表明,该系统具有较好的分类效果。 相似文献
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为解决水下目标的特征提取与识别问题，通过对被动地质呐目标噪声频谱特性的深入分析，给出了一种基于Welch谱估计的目标特征提取方法。对海上实录的多种型号和多种工况的大量噪声样本进行了特征提取，采用BP神经网络和最近邻法对噪声样本进行了分类识别实验，结果证实了所提方法的可行性和有效性。研究结果可以用于被动声呐目标识别。 相似文献
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为了提高被动声呐的目标识别能力，在听觉Patterson-Holdsworth耳蜗模型和Meddis内毛细胞模型的基础上，建立了一个模拟部分听觉系统的辐射噪声特征提取模型。用BP神经网络和最近邻法对海上实测的四类目标噪声数据进行了分类。结果表明对四类目标的总体正确识别概率在85％以上。为被动声呐信号的特征提取和被动目标识别提供了一种新的思路。 相似文献
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鉴于某双层圆柱壳体的机械振动噪声数据结构复杂、维数较高,工程上不宜直接分析,文章提出先对其进行特征提取后再进一步分析的思路,可有效简化数据结构,提高数据分析的准确度。选择工程上常用的主成分分析法(PCA)、核主成分分析法(KPCA)与独立成分分析法(ICA)对文中高维机械振动噪声数据进行特征提取。利用支持向量机(SVM)的分类识别能力,对经特征提取后不同工况下的噪声数据进行分类识别。依据正确识别率大小比较三种方法的特征提取效果,以选择针对某双层圆柱壳体机械振动噪声数据合适的特征提取方法。结论可为深入分析某双层圆柱壳体机械振动噪声数据的规律特点打下良好基础。 相似文献
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在与人交互情况下,针对物体识别系统通过反馈信息自动优化识别能力问题,提出一种结合梯度直方图（HOG）特征提取和支持向量机（SVM）进行特定物体识别的方法。运用Tensorflow训练语音识别模型反馈人机交互信息,使系统实现自优化。以手表类别作为识别对象,通过HOG特征描述对手表进行特征提取,通过二维主成分分析（2DPCA）和线性判别分析（LDA）对整体和局部特征进行降维,运用改进的空间金字塔匹配模型通过SVM对其分类,并运用非极大值抑制（NMS）确定区域,运用训练的梅尔倒谱（MFCC）特征语音识别模型对反馈信息进行识别,最终整合信息优化识别系统。实验表明,该系统对手表有较高的识别率,并能通过人机交流在较短时间内使系统实现自优化。 相似文献
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人脸表情识别是当前计算机视觉、模式识别、人工智能等领域的热点研究课题。它是智能人机交互技术中的一个重要组成部分,近年来得到广泛的关注,不同领域的研究者提出了许多新方法。本文综述了国内外近年来人脸表情识别技术的最新发展状况,对人脸表情识别系统所涉及到的关键技术:人脸表情特征提取和人脸表情分类,分别做了详细分析和归纳。最后,总结了人脸表情识别的研究现状,并指出了其未来的发展方向。 相似文献
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声目标识别技术研究 总被引：2，自引：0，他引：2
吕永林 《楚雄师范学院学报》2008,23(3):24-31
本文对声目标识别的关键技术进行研究,探讨用小波分析来进行声信号处理和特征提取,用BP神经网络和支持向量机的模式分类方法来进行分类识别.通过对四种声信号的仿真实验表明,使用小波变换和人工神经网络技术及支持向量机分类技术相结合对声目标进行识别是有效、可行的. 相似文献
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将粗糙面散射理论与计算图形学结合起来,利用基尔霍夫方法,建立复杂体粗糙面激光雷达散射截面(LRCS)理论模型。依据复杂目标粗糙面的散射特性,设计数值算法,对复杂目标进行精细几何建模。计算了激光(波长1.06μm)入射下,朗伯板以及一种组合复杂激光散射体的LRCS随接收天顶角的变化。该建模方法可根据不同工程需求进一步推广用于计算更复杂表面粗糙目标的激光雷达散射截面,应用于目标激光识别和光学特征提取。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨率侦察成像雷达,在军事上有着非常广泛的应用。本文首先介绍了合成孔径雷达的基本工作原理,然后从有源和无源两方面分析了目前对抗合成孔径雷达的各种干扰技术。 相似文献
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通过把人工神经网络引入到水下目标识别这一研究领域中,利用样本干涉图像对神经网络进行训练,用已训练好的神经网络对待识别的干涉图像来进行判别和分类从而达到自动识别的目的。然后根据这种方案设计出识别算法,运用VC++进行软件编程,在电子计算机上进行仿真实验;最后从识别准确率和识别速度两个方面对这种识别方案进行分析,实验结果表明这种识别方案具有可行性。 相似文献
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杨竹青 《金华职业技术学院学报》2013,(6):49-53
高校消防甚为重要,传统火灾探测方法存在局限性,基于视频图像的火灾探测方案,提出一种背景自动更新目标提取法以及改进的支持向量机分类识别方法．将图像型火灾视频监控与计算机技术结合起来实现火灾监控系统的智能化。实验结果表明,分类速度和识别准确率都有所提高。 相似文献