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题名基于运动特征的分层模糊目标识别
被引量：9
- 1
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作者
何翼
刘严岩
刘华军
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机构
武汉理工大学信息工程学院
南京电子技术研究所
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出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2010年第9期44-47,共4页
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文摘
提出了一种基于目标运动特征的空中目标实时分层模糊识别方法。对直升机、固定翼飞机、空地弹及巡航弹等空中目标的运动特性进行了分析,提取目标的高度、速度、加速度、高度变化率和加速度变化率等特征。进行分层目标识别,首先根据加速度、高度变化率和加速度变化率等特征识别出空地弹目标,然后根据高度、速度和加速度特征对目标类别的隶属度和模糊密度,实现直升机、固定翼飞机以及巡航弹目标的实时识别。实验结果表明,该方法计算简单,识别率高。在实际工程应用中取得了良好的效果。
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关键词
目标识别
运动特征
模糊目标识别
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Keywords
target identification
kinematic feature
fuzzy target identification
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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题名知识概念的模糊模型及模糊目标的识别
被引量：8
- 2
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作者
李膺春
石纯一
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机构
北京师范大学计算机科学系
清华大学计算机科学与技术系
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
1999年第6期615-619,共5页
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文摘
作为ＥＢＬ（ＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎＢａｓｅｄＬｅａｒｎｉｎｇ）的发展，从概念的自然形成过程出发，提出了一种新的概念模型ＦＥＢＭ（ＦｕｚｚｙＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎＢａｓｅｄＭｏｄｅｌ）：当概念的解释谓词集为模糊集以及解释谓词取模糊逻辑值时，给出求概念真值的表达式；为了解决模糊概念的识别问题，引入了概念的模糊解释树ＦＥＴ．接着给出了对象的模糊识别算法ＦＥＢＬ．最后讨论了ＦＥＢＭ与ＦＥＢＬ的可操作性．
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关键词
知识概念
模糊模型
模糊目标识别
机器学习
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Keywords
Fuzzy explanation set, fuzzy number, move by weight, concept, fuzzy explanation tree(FET), fuzzy explanation based model of concept(FEBM).
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名一种基于SVM的多目标模糊识别方法
被引量：2
- 3
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作者
郭雷
肖怀铁
付强
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机构
国防科技大学电子科学与工程学院ATR实验室
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出处
《雷达科学与技术》
2004年第3期142-146,共5页
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文摘
支持矢量机是近年来在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的模式识别方法 ,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。本文重点分析了支持矢量机多分类问题中存在的错分、拒分现象 ,提出了一种基于支持矢量机特征空间的模糊隶属度函数。多目标识别的仿真结果表明 ,采用这种模糊隶属度函数 ,能够减少目标的错分和拒分数量 ,提高识别率。
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关键词
SVM
多目标模糊识别方法
支持矢量机
特征空间
模糊隶属度函数
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Keywords
support vector machine
multi-target recognition
feature space
fuzzy membership function
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名多摄像机下模糊图像细节特征目标快速检测研究
- 4
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作者
胡明合
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机构
商丘学院计算机工程学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第13期76-80,共5页
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文摘
人工检测方法只收集了模糊目标相关信息以及模糊背景分析结果,导致图像细节特征检测效果较差。为了解决该问题,提出多摄像机下模糊图像细节特征目标快速检测方法。根据多摄像机下模糊图像监控工作流程,对现有摄像机资源进行分配,并对统一目标进行识别与检测。提取模糊图像细节特征,衡量边缘图像相似情况,通过搜索目标图像与待匹配图像之间的匹配度量,计算倒角距离最小值。使用矩形窗口定义局部边缘特征,并对其进行采集与处理,由此生成视野分界线,在多摄像机固定情况下对目标进行检测。通过实验对比结果可知,该方法比人工方法检测效率要高,最大相差70%,为摄像机准确检测出模糊图像特征提供支持。
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关键词
模糊目标识别
多摄像机摄影
细节特征提取
快速检测
相似度衡量
图像匹配
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Keywords
blurred target identification
multi - camera photography
detail feature extraction
fast detection
similarity measurement
image matching
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进型PCNN与模糊算法的湿地生态承载力评价
被引量：3
- 5
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作者
付强
李伟业
冯艳
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机构
东北农业大学水利与建筑学院
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出处
《水土保持研究》
CSCD
北大核心
2008年第4期56-59,63,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.30400275)
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文摘
在脉冲耦合神经网络(PCNN)模型两大基本特性(耦合机制、脉冲输出)的基础上对其进行了改进,连接输入部分等于上一次点火时的脉冲,直接体现了前后神经元之间的联系;动态阈值等于生态承载力评价标准的等级范围,这样调节阈值更容易对样本进行分类;省略了不必要的参数,减少了模型的复杂度;将PCNN与多目标模糊模式识别模型结合,提出了基于模糊PCNN的生态承载力评价新模型,并采用13个评价指标对三江平原6个地理分区的生态承载力评价指标标准和PCNN模型调整后的数据分别计算它们的隶属度,最后得出各个地理分区的生态承载力综合评价结果。结果表明三江平原大部分生态系统较稳定,资源与环境承载能力比较高,但是湿地生态系统健康状况比较差,湿地生态环境质量下降比较快,需要加强改善沼泽湿地生态环境,提高水资源的利用效率等措施。同时表明改进型PCNN与多目标模糊模式识别模型结合应用于生态承载力评价中是可行的,既拓宽了PCNN的应用领域,又为生态承载力的评价问题提供了新的研究方法。
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关键词
脉冲耦合神经网络
多目标模糊模式识别模型
湿地
生态承载力
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Keywords
Pulse Coupled Neural Networks,multi-objective and fuzzy pattern identified model,wetland,ecological carrying capacity evaluation
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分类号
X171.4
[环境科学与工程—环境科学]
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题名几种地下水脆弱性评价方法之比较
被引量：4
- 6
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作者
付强
刘仁涛
盖兆梅
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机构
东北农业大学水利与建筑学院
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出处
《水土保持研究》
CSCD
北大核心
2008年第6期46-48,52,共4页
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基金
国家自然科学基金(30400275)
黑龙江省攻关项目(黑龙江省青年科学基金
QC04C28)
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文摘
地下水脆弱性研究是保护地下水环境工作的基础。对地下水脆弱性进行评价,可为合理地保护、开发和利用地下水资源,实现地下水资源的可持续利用提供有益参考。应用熵权系数法、基于RAGA的投影寻踪模型以及多目标模糊模式识别模型等几种模型对三江平原地下水脆弱性进行评价,得出评价结果。将结果进行横向比较,分析几种评价方法各自的优缺点,为地下水脆弱性的评价提供新的思路和方法。
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关键词
地下水脆弱性
熵权系数法
投影寻踪
多目标模糊模式识别
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Keywords
groundwater vulnerability
entropy weight coefficient model
projection pursuit classification model
multipurpose fuzziness mode identify model
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分类号
P641.2
[天文地球—地质矿产勘探]
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