检索结果-南通市图书馆

基于改进型NSCT变换的灰度可见光与红外图像融合方法

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控制与决策 2010年第11期25卷 1607-1612页

作者：孔韦韦雷英杰雷阳华继学空军工程大学导弹学院陕西三原713800

针对灰度可见光与红外图像融合,提出一种基于改进型非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像融合方法.不同于经典NSCT模型,改进型NSCT变换摈弃了细节捕捉能力不强的非下采样金字塔分解机制,采用冗余提升不可分离小波变换实现对源图像的多尺度分... 详细信息

针对灰度可见光与红外图像融合,提出一种基于改进型非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像融合方法.不同于经典NSCT模型,改进型NSCT变换摈弃了细节捕捉能力不强的非下采样金字塔分解机制,采用冗余提升不可分离小波变换实现对源图像的多尺度分解;然后,分别采用基于区域平均能量匹配度、邻域系数差和信息熵的融合规则,得到融合图像的低频系数和高频系数;最后,通过改进型NSCT逆变换得到了融合图像.实验结果验证了该方法的有效性.

关键词：图像融合冗余提升不可分离小波非下采样轮廓波变换平移不变性

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参数自适应的长期IFTS预测算法

系统工程与电子技术 2014年第1期36卷 99-104页

作者：郑寇全雷英杰王睿邢雅琼空军工程大学防空反导学院中国人民解放军68331部队

针对模糊时间序列预测理论多局限于短期时间范围预测以及对不确定数据集模糊变化趋势描述和论域区间划分研究不足的问题,构建了参数自适应的长期直觉模糊时间序列预测模型。新模型通过引入滑动窗口机制和参数自适应的直觉模糊C均值聚类... 详细信息

针对模糊时间序列预测理论多局限于短期时间范围预测以及对不确定数据集模糊变化趋势描述和论域区间划分研究不足的问题,构建了参数自适应的长期直觉模糊时间序列预测模型。新模型通过引入滑动窗口机制和参数自适应的直觉模糊C均值聚类算法优化论域区间划分,利用矢量预测技术解决时间序列长期范围预测误差积累的问题,有效地提高了复杂环境下时间序列长期趋势预测的精度,扩展了直觉模糊时间序列预测理论的应用范围。最后,通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。

关键词：直觉模糊集时间序列参数自适应矢量预测

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基于UKF的自组织直觉模糊神经网络

电子学报 2010年第3期38卷 638-645页

作者：徐小来雷英杰谢文彪空军工程大学导弹学院陕西西安710049 长沙理工大学电气与信息工程学院湖南长沙410076

模糊集在语义描述上存在不足,因此,如何对模糊神经网络进行扩展是当前模糊神经网络研究的热点,针对这一问题,本文提出了基于UKF的自组织直觉模糊神经网络.首先,给出了直觉模糊神经网络的结构和各层的含义;其次,推导了直觉模糊神经网络... 详细信息

模糊集在语义描述上存在不足,因此,如何对模糊神经网络进行扩展是当前模糊神经网络研究的热点,针对这一问题,本文提出了基于UKF的自组织直觉模糊神经网络.首先,给出了直觉模糊神经网络的结构和各层的含义;其次,推导了直觉模糊神经网络的学习算法,用LLS和UKF分别学习线性和非线性参数;然后,给出了模糊规则生成的准则,并用误差下降率方法作为规则修剪的策略,删除作用不大的规则;最后,通过典型的函数逼近、系统辨识和时间序列预测实例,表明本文算法得到的直觉模糊神经网络的结构更为紧凑,泛化性能也更佳.

关键词：直觉模糊集合 UKF 自组织模糊神经网络系统辨识函数逼近时间序列预测

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基于直觉模糊决策的战场态势评估方法

电子学报 2006年第12期34卷 2175-2179页

作者：雷英杰王宝树王毅西安电子科技大学计算机学院陕西西安710071 空军工程大学导弹学院陕西三原713800

针对战场态势评估问题,提出一种基于直觉模糊决策的评估方法.首先,将战场态势评估归结为一综合评价问题,建立了直觉模糊综合评判模型,并证明了该模型是归一化的.其次,建立了战场态势评估指标体系,讨论了评判指标的效用值计算等度量问题... 详细信息

针对战场态势评估问题,提出一种基于直觉模糊决策的评估方法.首先,将战场态势评估归结为一综合评价问题,建立了直觉模糊综合评判模型,并证明了该模型是归一化的.其次,建立了战场态势评估指标体系,讨论了评判指标的效用值计算等度量问题和指标值的规范化方法.再次,给出了利用德尔菲法与层次分析法相结合来确定和计算指标的权重向量的方法.最后,研究了联合防空作战过程的详细评估实例.仿真结果表明此方法对当前战场态势可给出有效的综合评价和理解,具有较高的可信性.

关键词：信息融合态势评估直觉模糊决策综合评判

Visual Prolog截断机制对回溯的作用机理

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计算机工程 2005年第18期31卷 183-185页

作者：雷英杰华继学徐彤狄博空军工程大学导弹学院三原713800

回溯是一种获得目标所有可能解的良好方法。然而不恰当地使用回溯,可能导致系统效率降低,时空开销增大,因此必须设置相应机制,仔细控制回溯过程。VisualProlog的控制谓词,即失败谓词fail和否定谓词not,与截断机制,包括静态截断机制和动... 详细信息

回溯是一种获得目标所有可能解的良好方法。然而不恰当地使用回溯,可能导致系统效率降低,时空开销增大,因此必须设置相应机制,仔细控制回溯过程。VisualProlog的控制谓词,即失败谓词fail和否定谓词not,与截断机制,包括静态截断机制和动态截断机制,构成了完整的目标搜索求解控制机制,可以实现对搜索过程的仔细控制,减少不必要的回溯。该文在考察VisualProlog回溯机制和截断机制的基础上,通过实例,对其静态截断机制和动态截断机制进行了详细分析,从而揭示回溯机制和截断机制的本质特性和应用机理。

关键词： Visual Prolog 逻辑程序设计编程语言专家系统

基于空间点特征和改进Hausdorff距离的图像配准方法

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系统工程与电子技术 2011年第7期33卷 1664-1667页

作者：鲁珊雷英杰孔韦韦雷阳空军工程大学导弹学院陕西三原713800

在基于特征的图像配准中,针对基于边缘的Hausdorff距离计算效率低的问题,提出用能表示图像空间结构的特征点来进行Hausdorff距离计算的方法。该方法是通过检测图像中的特征点来减少匹配点集中点的数量,实验证明了该方法的有效性,以及在... 详细信息

在基于特征的图像配准中,针对基于边缘的Hausdorff距离计算效率低的问题,提出用能表示图像空间结构的特征点来进行Hausdorff距离计算的方法。该方法是通过检测图像中的特征点来减少匹配点集中点的数量,实验证明了该方法的有效性,以及在计算和匹配时间上要优于基于边缘特征的Hausdorff距离计算方法。针对稀疏特征点集的特点,提出了改进Hausdorff距离,该距离通过改进部分Hausdorff距离使其更加适用于稀疏点集的距离计算,实验表明该距离在抗噪等方面优于其他Hausdorff距离。

关键词：图像配准 Hausdorff距离特征匹配特征点

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基于直觉模糊推理的威胁评估方法

电子与信息学报 2007年第9期29卷 2077-2081页

作者：雷英杰王宝树王毅西安电子科技大学计算机学院西安710071 空军工程大学导弹学院计算机系三原713800

该文针对威胁评估问题,提出一种基于直觉模糊推理的评估方法。首先,分析了联合防空作战中空天来袭目标影响威胁评估的主要因素、威胁评估的不确定性,以及现有威胁评估方法的特点与局限性,建立了威胁程度等级划分的量化模型。其次,设计... 详细信息

该文针对威胁评估问题,提出一种基于直觉模糊推理的评估方法。首先,分析了联合防空作战中空天来袭目标影响威胁评估的主要因素、威胁评估的不确定性,以及现有威胁评估方法的特点与局限性,建立了威胁程度等级划分的量化模型。其次,设计了系统状态变量的属性函数,讨论了在模糊化策略方面对输入变量进行的量化和量程变换方法。再次,建立了系统推理规则,设计了推理算法和清晰化算法,分析了规则库中所包含规则的完备性、互作用性和相容性,给出了规则库的检验方法。最后,以20批典型目标的威胁评估实例,验证了方法的有效性。

关键词：信息融合威胁评估直觉模糊推理威胁判断

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一种基于函数S-粗集的态势预测方法

系统工程与电子技术 2007年第2期29卷 214-216页

作者：王晶晶史开泉雷英杰空军工程大学导弹学院陕西三原713800 山东大学数学系统科学学院山东济南250100

针对态势评估中未来可能出现态势的优劣情况,提出了一种基于函数S-粗集的态势预测方法。利用函数S-粗集的粗规律挖掘功能,采用拉格朗日插值多项式,以函数单向S-粗集对偶为例,给出了应用该方法的具体步骤。最后通过态势评估中一个具体实... 详细信息

针对态势评估中未来可能出现态势的优劣情况,提出了一种基于函数S-粗集的态势预测方法。利用函数S-粗集的粗规律挖掘功能,采用拉格朗日插值多项式,以函数单向S-粗集对偶为例,给出了应用该方法的具体步骤。最后通过态势评估中一个具体实例证明了该方法的有效性。得到了运用函数S-粗集能够找到隐藏在系统中的粗规律的结论。

关键词：态势评估粗规律挖掘函数S-粗集态势预测拉格朗日插值多项式

基于弱贪婪策略的快速直觉模糊核匹配追踪方法

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控制与决策 2016年第11期31卷 1960-1966页

作者：樊雷雷英杰赵敏段宏燕空军工程大学训练部空军工程大学防空反导学院中国人民解放军94259部队

针对现有直觉模糊核匹配追踪算法采用贪婪算法搜索最优基函数而导致学习时间过长的局限性,基于弱贪婪策略,提出一种随机直觉模糊核匹配追踪算法.该算法不需要保证每次迭代过程都能搜索到当前最优基函数,仅需要在原搜索空间随机抽取一个... 详细信息

针对现有直觉模糊核匹配追踪算法采用贪婪算法搜索最优基函数而导致学习时间过长的局限性,基于弱贪婪策略,提出一种随机直觉模糊核匹配追踪算法.该算法不需要保证每次迭代过程都能搜索到当前最优基函数,仅需要在原搜索空间随机抽取一个较小的核字典子集进行搜索来获得近似最优基函数,从而有效减少一次迭代过程的搜索空间,大大降低了算法的训练时间.仿真结果表明,所提出方法在保持识别精度相当的情况下,有效缩短了一次匹配追踪时间,计算效率明显提高,且所得模型具有稀疏性好、泛化能力高等优点.

关键词：直觉模糊集核匹配追踪弱贪婪算法目标识别