简介：辐射源信号识别是当前电子情报（ELINT）信号处理中关键环节。无源雷达能够对探测到的雷达信号进行处理并取得辐射源脉冲信号的特征参数，包括载波频率（RF）、脉冲重复间隔（PRI）和脉冲宽度（PW）等。以无源雷达分选和采样后获得的辐射源特征参数为样本空间，提出了一种基于模糊集理论的雷达辐射源识别算法，根据已知辐射源识别库的识别知识可快速有效地识别各类已知特征的辐射源。仿真试验表明，该算法具有较高的识别可信度。

简介：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.

简介：提出一种新的模糊贴近度差异图,并基于主动轮廓模型完成了两时相SAR图像水灾变化检测。所提方法克服了上下文不敏感方法假设的类统计分布模型与实际的两者之间的拟合度对变化检测性能的影响,突破了上下文敏感方法只参考固定形状和大小的紧凑邻域内信息的限制,利用无固定形状和大小的非紧凑邻域内信息,提高了变化检测性能并改善了视觉效果。两组实测SAR图像数据集的变化检测实验结果均表明,所提方法的变化检测性能优于其他相关方法的。

简介：

简介：特征关联源于量测过程中的不确定性,是无源多传感器多目标跟踪中一个关键环节。模糊集理论的基本思想是把经典集合中的绝对隶属关系模糊化,为处理不确定事物的建模提供有力工具。一种基于模糊聚类的辐射源特征关联模型被提出,同时给出了确定相似性度量和检验门限的方法。最后模拟产生了雷达数据库,对雷达数据库进行了聚类,并与硬聚类算法和灰色聚类算法进行了比较,实验结果证明了该方法的优势和有效性。

简介：针对信息质量评估系统中各环节影响因素的评估问题,提出了一种基于自适应模糊神经网络（FNN）的信息汇聚质量评估方法,从汇聚结果满足用户需求的角度判断信息汇聚质量的优劣。依据用户体验满意度调查数据,结合神经网络的自主学习与模糊控制的模糊推理能力,提出了该方法,并将生成的TS型模糊推理系统作为汇聚质量评估参考模型。试验结果表明,该方法预测汇聚质量可反映人工专家经验。

简介：研究了路由交换设备模糊测试技术的发展和现状,对模糊测试过程中各阶段的关键技术进行了介绍,并探索了模糊测试技术在发现路由交换设备漏洞方面的应用。本文重点研究了脚本在模糊测试过程中的应用,给出了脚本在路由交换设备自动化配置和漏洞验证中的应用示范。

简介：公路交通控制是一个非线性时变系统，其抗干扰能力较差，尤其是道路交叉口的交通控制更是具有复杂的非线性时变特征，而实际应用表明，道路交叉口的交通控制是整个交通控制系统的控制重点。本文在研究BP神经网络算法的基础上，探讨该算法在道路交叉口多相位模糊控制中的应用。

简介：外交部新闻发布会传达国家立场和态度,语言既有政论体语篇的庄重严肃性,又有现场交际的协商性和模糊性。文体的现场口译难度很大,不仅要准确流利地传达源语,还要体现源语的风格。在现有研究成果的基础上,试图分析中国外交部发言人答中外记者问中的现场口译实例,有针对性地研究汉英口译中的模糊语,有助于译者最大限度地提升口译质量。