一种用于雷达信号分选的改进型神经网络

基于雷达信号分选的应用需求，对传统自组织特征映射（SOFM）神经网络进行了分析，提出一种结构自调整的改进型SOFM神经网络，并进行了分选仿真．结果表明，该网络能够通过增加或删减输出神经元的数目，自动调整神经网络的规模使其与实际输入模式的类别数目相适应，从而取得了较好的雷达信号分选效果．     

基于SOFM神经网络的砂土液化评价

提出应用自组织特征映射(SOFM)神经网络进行砂土液化评价,根据实测资料和行业规范,建立具有7个输入参数,4个输出类别的SOFM神经网络模型对砂土液化的严重程度做出评价.实例研究表明,应用SOFM神经网络评价砂土液化高效可行,为砂土液化的研究提供了新方法.     

基于SOFM神经网络的动态手势分割技术的研究

应用基于SOFM(自组织特征映射)神经网络的算法完成对手势的分割，动态序列各幅图像的色彩分布相近，先对首帧图像通过SOFM色彩分割算法进行训练学习，并依据本文提出的一种改进算法使网络学习过程中输出神经元的个数随背景复杂情况改变，然后结合运动信息或光流变化确定运动的手的颜色分类，从而完成手势的分割。此外，将本文的SOFM算法应用在其他场景图像的分割中，也取得了满意的效果。     

基于自组织特征映射神经网络的点云数据分区

自组织特征映射神经网络SOFM可以实现无监督的特征聚类.利用SOFM实现逆向工程中点云数据分区,通过改进SOFM网络初始权值方法以及引进能量函数控制迭代次数,提高了SOFM的分区效率.利用SOFM方法实现点云数据分区具有较强的容错性能,对测量数据点无任何要求.实例运行结果验证了此方法的可行性.     

基于SOFM神经网络的动态手势分割技术的研究

应用基于SOFM(自组织特征映射 )神经网络的算法完成对手势的分割 .动态序列各幅图像的色彩分布相近 ,先对首帧图像通过SOFM色彩分割算法进行训练学习 ,并依据本文提出的一种改进算法使网络学习过程中输出神经元的个数随背景复杂情况改变 ,然后结合运动信息或光流变化确定运动的手的颜色分类 ,从而完成手势的分割 .此外 ,将本文的SOFM算法应用在其他场景图像的分割中 ,也取得了满意的效果     

支持矢量分析在雷达信号分选中的应用

提出了一种基于支持矢量分析的雷达信号分选方法、该方法首先对脉冲信号流进行聚类，然后应用支持矢量分析方法对聚类后脉冲流作进一步分选．通过仿真实验，给出了该方法对处于边界交迭脉冲的分选结果，证明了该方法的可行性、     

神经网络在图像矢量量化中的应用

该文研究了自组织特征映射神经网络(SOFM)在图像矢量量化码书设计中的应用,并把SOFM算法同LBG算法作了比较。最后总结了SOFM算法与LBG算法的优缺点。     

基于数据场与云模型的多模雷达信号分选算法

针对传统分选算法处理多模雷达信号效果较差的问题,提出一种基于数据场的层次聚类信号分选算法,以克服多模雷达信号分选时存在的"增批"问题.将数据场理论应用于多模雷达辐射源信号的分选,利用数据场势函数划分辐射源信号数据的层次,通过等势图的绘制完成数据的自组织层次聚类.提出一种基于云模型的分选结果有效性评估算法,可在脱离雷达辐射源库的情况下验证信号分选结果的有效性.仿真实验验证了提出算法的有效性.     

SOFM神经网络的聚类问题研究

从自组织特征映射（SOFM）神经网络的本质出发,提出了合理确定网络结构的方法。对网络竞争层的实际输出作奇异值分解,根据奇异值大小的分布情况决定竞争层神经元元点的个数,消除了分类数目不合理引起的聚类混乱现象,为SOFM网络的应用提供了科学依据。仿真结果证明此方法的有效性。     

神经网络用于通信信号分类识别研究

介绍了将神经网络方法应用于通信信号的分选和识别的初步研究结果；选择了二值自适应共振（ＡＲＴ１）神经网络完成对输入信号的分类，确定输入信号类型是否已被网络存储，发现新出现的信号并标记；再采用多层前馈误差反向传播（ＢＰ）神经网络完成每一标记信号的识别，即识别该信号类型。比较了神经网络分类识别器和树形分类器的性能，并给出了计算机模拟结果。结果表明，基于神经网络的分类识别器的性能远优于传统技术分类器。     

FMS中加工质量故障预报的新方法

对引起加工质量故障的原因进行了研究,建立了用于加工中心加工质量故障分析的与/或故障树,提出了隐加工质量故障(FMQF)的概念和由·FMQF 找出制造系统故障的决策树方法.本文在模糊理论基础上,提出了隐加工质量故障识别的新方法,用这种方法可以根据控制图的变化进行设备状态估计.基于以上研究,建立了可用于柔性制造系统隐加工质量故障预测和预报的专家系统.     

立方准晶的反平面问题与Ⅲ型裂纹问题

发展了立方准晶材料的断裂理论 .通过应用Fourier分析和对偶积分方程理论 ,得到了立方准晶材料Ⅲ型裂纹问题的精确解析解 ,并由此确定了位移与应力场 ,应力强度因子和应变能释放率 .结果表明 ,应力强度因子与材料常数无关 ,而应变能释放率依赖于所有的材料常数 .这些为研究此新固体材料的变形和断裂提供了重要的信息 .     

Banach代数中的行列式理论

探讨了 Banach 代数中的行列式理论.给出了具有单位元的迹 Banach 代数具有行列式的充要条件.     

非织造布滤料性能及过滤过程的研究进展

对近年来非织造布滤料的研究进展做了简要综述,介绍了内部结构的研究及表征、过滤性能及其影响因素、过滤过程的计算机模拟,指出进一步发展所需要解决的问题。     

高师物理专业人才培养与基础教育衔接问题的研究

分析了当前高师物理专业人才培养与基础教育人才需求存在的问题,结合调查情况,提出了高师物理专业在培养目标、课程设置、教学内容、教学方法及实践教学环节方面的改革措施。     

JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY TOTAL CONTENTS(Vol.23)

正~~     

鞋面织物染整过程节能减排技术方法

鞋面织物染整是纺织工业中一个特殊分支,公司通过采用先进染色技术和工艺,可以从源头上达到节能和减少废水产生量的效果,废水产生后经过处理达标排放,部分经深度处理后回用。公司经长期实践后已经达到吨织物染整用水125m~3/t_(产品),吨织物排放废水79.2 m~3/t_(产品),水回用率达37.8%,吨产品蒸汽耗量从9t/t_(产品)下降到7 t/t_(产品),均达到国内国际先进水平。     

Genomics,metagenomics,and microbial oceanography—A sea of opportunities

Microbial oceanography is an emerging discipline resulted from the interaction,cross-fertilization and integration of life science and ocean science.Microbial oceanography integrates the principles of marine microbiology,microbial ecology and oceanography to study the role of microorganisms in the biogeochemical dynamics of natural marine ecosystems.The application of genomics tools to study marine microbes is resulting in rapid advancements in microbial oceanography that has important implications in globa...     

Information for Authors

正General Journal of Beijing Institute of Technology(JBIT),an English language journal sponsored by Beijing Institute of Technology,was established in 1992.JBIT mainly publishes research articles that reflect the latest achievements in basic theory and experimental studies in various engineering fields and in applied mathematics,mechanics,physics,chemistry,and so on.JBIT is listed in Ei,CA,SA,AJ,CSA,MR,ZM and many other abstracting indexes.     

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