孟庆宇
- 作品数：5 被引量：3H指数：1
- 供职机构：电子科技大学更多>>
- 发文基金：教育部科学技术研究重点项目国防科技重点实验室基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于机器学习研究量子同步的性质
- 同步理论的起源来自于17世纪C.Huygens发现的单摆同步现象，在这之后的数百年里，同步现象被大量的学者发展和完善，并在众多领域中展现了其应用价值。近些年来，研究人员在微观尺度下观察到了类似的同步现象。依托量子力学的独...
- 孟庆宇
- 文献传递
- 宽带极化雷达目标识别研究
- 随着宽带技术、极化散射测量技术的发展，具有高分辨成像、全极化测量或极化捷变能力的雷达逐渐成为现代雷达发展的主流，为解决雷达目标识别问题提供了新的途径。将全极化技术与高分辨成像识别技术加以综合成为最有希望解决雷达目标识别问...
- 孟庆宇
- 关键词：雷达目标分数傅立叶变换目标识别
- 文献传递
- 宽带极化雷达目标的互易性修正及识别
- 2007年
- 针对雷达目标的互易性修正问题,利用机器学习理论,提出一种基于非线性表示子的极化雷达目标互易性修正方法。尝试将Krogager和Cameron目标分解方法用于宽带极化雷达目标的识别,分别基于这两种目标分解方法对宽带极化雷达目标进行特征提取,在Krogager分解中使用核非线性分类器和分类器融合方法对特征矢量进行分类,在Cameron分解中使用投票判决方法对特征矢量进行分类。仿真结果表明,所讨论的方法有较好的性能。
- 孟庆宇刘本永
- 基于分数本征特征的手写数字识别被引量：2
- 2006年
- 特征提取是手写体数字识别研究中的重要问题,有效、稳定的特征是提高识别率和识别精度的关键。该文提出了一种基于分数本征特征和核非线性分类器的手写数字识别方法,首先找到时频平面的一个轴进行分数傅里叶变换,使不同类别样本在这个轴上最大限度地分开,然后用主元分析进行降维,得到比较稳健的低维特征,再将常用分类器用于特征分类,实现对手写数字的识别。对实际数据进行实验,结果表明上述本征特征与核非线性分类器相结合有较高的识别率和训练、分类效率。
- 孟庆宇刘本永姚宏达
- 关键词：分数傅里叶变换主元分析特征提取手写数字识别
- 基于时变特征和核非线性分类器的飞机目标识别
- 2006年
- 基于雷达目标距离像,研究时变特征提取和核分类器在雷达目标识别中的应用。由于距离像敏感于目标姿态角的变化,单纯的时域或频域方法难以完整刻画目标的散射特性,因此文中采用时频分析方法,首先提取出距离像时频分布的特征参量,再利用主元分析法降低维数,最后采用基于核的非线性分类器进行目标识别。仿真数据和实测数据表明,该方法具有较好的识别效果。
- 姚宏达刘本永于雪莲孟庆宇
- 关键词：目标识别特征提取时频分析主元分析
