简介:极化是雷达目标具有的特性之一。以电磁散射计算仿真的圆锥形弹头模型、球形和圆柱形诱饵模型为研究对象,在极化不变量理论基础上对这些简单目标的极化特性进行了试验分析研究,提出了一种新的组合极化不变量特征(功率矩阵迹与行列式的比值)用于雷达目标识别,并给出了其对应实际的物理意义。文中以SVM为分类器,提出基于功率矩阵迹、去极化系数和功率矩阵迹与行列式的比值特征进行分类识别,结果表明,该方法可以有效地将弹头和诱饵进行分类识别。
简介:随着我国科学技术的不断发展,我国的高新技术也得到了大幅度的提升,电气自动化在各行各业中的运用占有率持续增长,该项技术不仅能够满足设备的更新状态,就连其所属部门的管理业变得更加信息化,其次就是各个方面的维护变得更加方便,便于技术人员加强对数据、信息的管理,所以。我们现在的首要目标就是根据电气自动化的设计原则和运用目标,努力提高该项技术综合水平,电气工程自动化建立了灵活的检测体系,能够满足工业自动化领域的技术需要。它的出现使工业自动化的控制网络更为严谨快捷,在各种程度上都毋庸置疑地节约了较大程度的生产成本,不断改变技术生产效能。电气工程自动化技术的不断发展,早已渐渐成为国民经济的和人民生活愈来愈健康发展的标杆。
简介:摘要:随着互联网技术的发展和应用,网络安全威胁识别与防御已成为当前亟需解决的问题。本研究采用大数据技术,对网络安全威胁进行识别与防御研究。基于大数据分析框架,对海量网络数据进行分析和处理,采用机器学习方法对网络流量中的异常行为进行准确识别,并构建了实时威胁识别与防御模型。研究结果表明,与传统网络安全防御策略相比,这种方法在识别网络异常行为和应对网络攻击上更具有效性和实时性,大大提升了网络安全防护的能力。此外,本研究进一步对比了不同机器学习算法在网络安全威胁识别中的性能和效率,为选择更为高效的网络安全防御策略提供了有益参考。本研究有助于促进网络安全威胁识别技术的发展,提高网络安全防护的预警水平和应对能力,充分发挥大数据在网络安全领域中的优势。