基于语音识别技术的机载短波应急通信

通过分析作为机载远程通信主要手段的短波电台在强干扰及超远距离等极限条件下面临的失效风险,针对性地设计了基于语音识别技术的机载短波应急通信方案。该方案通过语音识别技术将语音信号转换为语义信息进行传输。采用提出的嵌入式命令词语音识别技术、说话人自适应技术和噪声鲁棒性语音识别技术提高语音识别的性能,保证基于语音识别技术的机载短波应急通信方法的实现,从而可以在上述情况下为飞行员提供应急通信保障。     

机载信息融合的现状与发展

论述了机载信息融合的典型需求及其应用现状,从理论研究和工程应用两个方面综述 了信息融合的模型结构,并提出适合未来作战飞机的动态信息融合体系结构。系统地梳理了 时空预处理的相关概念,概括了空间配准算法的研究现状及优缺点,指出机载空间配准研究的 紧迫性。结合工程实践,指出目标相关、状态估计和目标识别等模块处理方式与策略的重要性 ,并在此基础上归纳总结了模块处理算法,对机载信息融合算法研究及工程实践有一定的指 导作用。     

基于多特征参量模糊数据融合的辐射源识别

针对多特征的辐射源识别,采用对辐射源信号特征参数的模糊化表征,建立了多特征、多目标的模糊评价矩阵以及模糊属性综合评判函数,提出了多属性判决函数的融合判决方法进行二次评判的综合识别,从而提高目标识别的准确率和可靠性。仿真结果证实了本文提出方法的有效性。     

以色列“费尔康”预警机先进的传感器系统

以色列的新一代机载预警平台——远程、高性能、多传感器“费尔康”预警机把机载预警、机载与地面目标监视和信号情报：收集性能提高到了一个新的水平。“费尔康”预警机的4个传感器为：雷达、敌我识别、RSM／ELINT和CSM／COMINT。     

一种非组合的电磁目标快速识别算法

针对电磁目标识别算法中辐射源组合的本质是避免同一辐射源的多个可能识别结果同时参与一个目标识别模板的匹配置信度计算的问题,提出了一种非组合的快速电磁目标识别方法。依据目标平台与辐射源的搭载关系,建立辐射源识别和平台识别的两级识别体系,基于两点和三点模板匹配法对辐射源进行识别,然后使用非组合的快速模板匹配法对目标平台属性进行识别。仿真实验表明使用该方法计算目标的识别置信度简单易行,可用于实际工程中电磁目标的识别。     

新一代直升机综合数据处理平台设计及应用

针对新一代机载通信平台减重量、降功耗的需求，指出了当前数据处理平台采用单核或同构多核(Symmetrical Multi-processing,SMP)模式存在重量重、功耗大的问题，提出了数据处理平台采用异构多核(Asymmetrical Multi-processing,AMP)工作模式，从SMP和AMP两种模式的实现架构、工作原理以及实物上展开对比分析并将AMP成果应用到当前的新型机载平台。实物验证对比表明，相较于SMP模式平台，AMP模式平台带来重量减轻近50%、功耗降低近50%的效益。     

美军将用新一代数字式敌我识别应答机取代现役AN／APX—64等应答机

据《简氏雷达与电子战系统：2004—2005)报道，美军将用新一代AN／APX—117／—118(陆军和海军)、AN／APX—119(空军)数字式机载敌我识别应答机取代现役的AN／APX—64、—72、—101和—108机载敌我识别应答机。     

基于VBS理论的目标敌我属性综合识别方法

在复杂战场环境下,目标敌我属性综合识别的目的是利用多传感器信息融合得 到目标的敌我属性,为指挥员决策提供依据。将VBS（Valuation based Systems）理论应 用 到目标敌我属性综合识别中,建立了层次化的敌我识别VBS网络模型,用来表示传感器变量 及其可信度信息,探讨了VBS网络参数的获取方法。仿真实例证明了VBS理论能够很好地处理 复杂战场条件下的不确定信息,并且该网络模型具有直观有效、推理组合的计算量小等特点 。     

基于知识模型的目标识别专家系统

针对目标识别专家系统在工程应用中可维护性和可移植性差的问题，研究了一种基于目标识别知识模型的推理过程可柔性重组的专家系统。以识别要素项表征识别知识的元数据，利用识别要素项配置源数据格式和识别模板，当部署位置、侦察手段以及侦察数据格式改变时，只需要修改源数据配置、识别模板配置和识别知识库，而不需要修改软件代码，就能满足不同任务的识别需求。利用3个典型场景的应用测试验证了方法的可行性。     

射频与激光组合识别方案

分析了Mark XIIA敌我识别系统和激光敌我识别系统的现状,提出了射频与激光组合 识别方案。该方案综合利用激光指向性高和Mark XIIA系统识别能力强的优点,通过并行使 用射频询问射频应答工作方式和激光询问射频应答工作方式,避免了来自射频询问主波束内 的多目标应答问题,在具备多目标处理能力的同时,提高了对密集目标中点目标的敌我属性 识别能力。该方案也为单兵提供了可行的敌我识别手段。最后,论述了该方案的实用性 ,以期为新型敌我识别系统的设计提供参考。     

To thine own self be true: Images of self,images of opportunity,and entrepreneurial action

While research in entrepreneurship continues to increase general understanding of the opportunity-recognition process, questions about its nature nonetheless persist. In this study, we seek to complement recent research that relates “the self” to the opportunity-recognition process by deepening understanding of the self vis-à-vis this process. We do this by drawing on the self-representation literature and the decision-making literature to introduce two distinct types of images of self: images of vulnerability and images of capability. In a study of 1936 decisions about hypothetical entrepreneurial opportunities made by 121 executives of technology firms, we then investigate how both types of images of self affect the images of opportunities that underlie opportunity recognition. Our results indicate that both images of self – vulnerability and capability – impact one's images of opportunity.     

基于特征融合与规则推理的目标识别

为了在干扰电磁环境下提高辐射源和平台目标识别的可靠性,建立了特征级和决策级 的分级融合识别框架,通过特征相关和匹配置信度融合进行辐射源识别,提出了基于粗糙集 规则推理目标识别决策方法。仿真结果表明该方法能增强目标识别的容错性。     

采用航迹特征的智能机型识别

针对空战目标识别中机型自动识别比较困难的问题，提出了采用航迹特征的智能目标识别方法。利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）分层学习特征的能力，训练CNN算法模型自动地从航迹数据中学习有用的特征并分类。利用沿海实地采集的15个类别的飞机航迹数据，经一系列数据预处理后作为智能识别算法的训练和测试数据，在验证实验中描述了算法网络的相关配置,对比了CNN与其他分类器的识别结果。实验结果表明，CNN具有很好的识别性能。     

基于奇异值分解的基图像的人脸识别

研究了基于奇异值分解的人脸识别问题。首先证明了图像的大量信息主要体现在图像矩阵奇异值分解的前几个最大奇异值所对应的左、右奇异向量中,然后给出了模板图像的基图像,并将图像展开成基图像的线性表示,提取其组合系数作为图像的代数特征并用于人脸识别中。实验表明,较以投影系数向量为代数特征的人脸识别方法,该方法所需的运行时间明显降低,而且与基于奇异值向量作为图像特征的方法相比,该方法的识别精度明显提高。     

一般或特殊:跨国资产证券化中的外国法人认许

跨国资产证券化由许多相互独立的交易环节构成,对外国法人的认许是其中的重要一环.承认外国法人在内国具有相应的权利能力是在尚未出现相关国际统一实体法时从国内法入手解决跨国资产证券化过程中出现的法律冲突的重要手段.我国对外国法人的认许经历了有无到有、由紧至松的过程,这一趋势对资产证券化过程中外国法人在我国的直接运作或将起到一定的推动作用.     

基于简单证据的目标多特征综合识别

针对目标多特征数据，提出了一种基于简单证据的综合识别算法。首先，利用模糊理论将接收的特征参数与知识库中的特征参数进行比较，匹配求出目标模糊隶属度；然后，根据模糊隶属度和特征参数可信度构造包含“未知”的简单证据；最后，用简单证据组合规则进行证据合成，求出识别结果。经过数字算例验证，该算法既能处理冲突证据又能减少证据合成时间。     

基于人工智能的足迹识别与特征提取

针对战场感知及侦破现场中传统人工主观经验检验与识别模式误差较大的问题，提出了一种基于人工智能的足迹识别与特征提取方法。采用三维形貌重构系统进行足迹图像采集，并将数字图像处理算法与传统足迹检验法结合，提取足迹的区域关系特征和形状长度特征，进而采用支持向量机的模式识别方法对提取的特征进行立体足迹身份鉴别对比实验。实验结果表明，所提方法准确率超过人工鉴别准确率，达到99.1%，可应用于战场感知及侦破现场足迹准确检测与识别，也可推广应用于人体身份鉴别的相关领域。     

A Network-based Approach on Opportunity Recognition

This paper argues that individuals differ in terms of their perception of opportunities because of the differences between the networks they are embedded in. We focus on two aspects of individuals embeddedness in networks, that is, (1) individuals belonging to residential areas that are more or less likely to be characterized by network cohesion, and (2) individuals differential access to network contacts based on the level of human capital they hold. Our analyses show that the nature of ones residential area influences the perception of entrepreneurial opportunities. Further, we find a positive effect for education, i.e., people with a higher educational level are more likely to perceive entrepreneurial opportunities compared to those with a lower educational level.     

Fashion consumers and fashion problem recognition style

Consumer spending over the life span of today's 18‐ to 25‐year‐old emerging adults will reach into the $10 trillion range. Emerging adults are a powerful force in shaping demand for consumer products. The problem recognition styles associated with emerging adults can help marketers understand this group of consumers and provide insight into what kinds of products, services, and messages will appeal to them as lifelong consumers. The purpose of this study was to examine differences between men and women and among fashion consumer groups in fashion problem recognition style. Participants were a convenience sample of emerging adult consumers from one Midwestern university in the US, 136 men and 158 women who completed the Measure of Fashion Innovativeness and Opinion Leadership, Fashion Problem Recognition Style Scale, and provided demographic information. Both fashion followers and men reflected a need‐based approach to problem recognition. Both fashion change agents and women reflected a want‐based approach to problem recognition. Male fashion followers differed from all other groups in indicating a need‐based approach to problem recognition. This study built on previous work by examining differences in problem recognition style owing to fashion consumer group and gender. The basic premise behind problem recognition style was validated; that is, actual state (need‐based) vs. ideal state (want‐based) approaches to fashion problem recognition did relate to fashion consumer group membership and gender.     

支持向量机在模式识别中的应用

针对传统神经网络存在网络结构难于确定、过学习以及局部极小等问题，研究了基于支持向量机（SVM）的模式识别问题。通过对棋盘这种典型非线性二值问题的分类研究，分析了支持向量机的分类与泛化能力。支持向量机在分类和泛化能力方面远远优于传统神经网络。最后将支持向量机用于对两类飞机目标的分类识别，通过多组蒙特卡罗试验，获得了较好的识别结果。支持向量机在目标识别中有巨大潜力和广阔前景。