摘要：针对反导目标识别系统需对具有不同重要性的目标类别进行不同精度识别这一问题,提出一种基于直觉模糊核匹配追踪的目标识别方法.该方法利用核匹配追踪算法及平方间隔损失函数的优势设计了基于平方间隔损失函数的直觉模糊核匹配追踪学习机,并进一步扩展到任意非平方间隔损失函数,建立基于任意损失函数的直觉模糊核匹配追踪学习机.提出直觉模糊参数函数化的选取算法,使学习机的最终判决对指定的重要目标类别达到较高的识别精度.线性、同心圆样本高精度识别的实验分别展示了直觉模糊核匹配追踪算法的优越性,实际目标样本的识别结果验证了该方法的高识别率.

摘要：通过对入侵检测技术和自适应神经-直觉模糊推理系统的研究,设计并实现了基于自适应直觉模糊推理的入侵检测系统.首先,详细阐述了系统的总体框架设计及各模块的设计.其次,选用KDDCUP99数据集作为入侵检测数据集,对设计的入侵检测系统进行实现,并详细叙述了具体的检测步骤.最后,通过获得的检测结果验证了系统的可行性.

摘要：针对粗糙集理论在分析不精确、不完备信息系统等方面具有的优势,把粗糙集理论应用到模糊推理系统中,提出了一种基于粗糙集理论的不确定推理方法。通过粗糙集理论对属性进行约简,使得到的规则大大简化,通过引入可信度及其传播的概念,使推理结果更具有可信性和说服力。算例结果表明,应用此方法提取的模糊推理规则数目少、可信度高,且具有一定的容错能力,对规则的测试验证了该方法的有效性。

摘要：支持向量机由于其自身的特点使其在许多应用中表现出了特有的优势,是目前研究的热点。由于标准的SVM学习算法并不直接支持增量式学习,所以研究有效的SVM增量学习方法具有重要理论意义和实用价值。对SVM增量学习中动态目标学习的有关问题进行了深入讨论,定义了静态目标学习与动态目标学习。针对动态目标学习提出了概念迁移问题,给出了SVM增量学习概念迁移的数学表达。讨论和分析了现有的SVM增量学习方法、以及目前处理SVM增量学习中概念迁移问题的方法并得出了结论。

摘要：为实现对历史训练数据有选择地遗忘,并尽可能少地丢失训练样本集中的有用信息,分析了KKT条件与样本分布间的关系并得出了结论,给出了增量训练中当前训练样本集的构成。为了提高SVM增量训练速度,进一步利用训练样本集的几何结构信息对当前训练样本集进行约减,用约减后的当前训练样本集进行SVM增量训练,从而提出一种利用KKT条件与类边界包向量的快速SVM增量学习算法。实验结果表明,该算法在保持较高分类精度的同时提高了SVM增量学习速度。

摘要：无线图像监控系统是现在监控系统的研究热点之一,具有移动性强,扩容方便等很多优点,但无线传输带宽窄、不稳定等特点给系统的设计与实现带来挑战。根据无线图像监控系统的特点,设计了一种采用BlackFin533作为主控与压缩芯片、采用JPEG2000进行视频图像压缩的无线图像监控系统,详细的阐述了JPEG2000中小波变换在BlackFin芯片上的算法设计与实现、JPEG2000中小波提升在BlackFin芯片上的缓存管理等关键技术。试验表明,系统设计合理、性能满足要求。

摘要：阐述了指挥自动化通信协议翻译软件的软件自动生成原理和实现方法,这是软件自动化在指挥自动化中的一个典型应用。该应用中采用了软件自动化的过程实现方法,定义了一种扩展标记语言,通过对扩展标记语言的语法分析,最后生成了跨平台跨语言的一组协议翻译程序,满足了指挥自动化系统中通信子系统对多协议翻译的要求,并且高效,高质量,易修改和易维护。