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1980年 | 5篇 |
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排序方式: 共有621条查询结果,搜索用时 515 毫秒
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本文介绍用多分辨力神经网络根据目标的凹(分等级的分辨力)图像探测和分类目标的方法。目标识别决策是以使能量函数最小化为基础的。在现行凹图像中可同时获得的几个分辨级上,把一个候选的斑点与目标模型库相比较,由此计算能量函数。为此,通过一个新的多层霍普菲尔德(Hopfield)神经网络,实现一个并发的(自上而下和自下而上)匹配过程。有关的能量函数不仅支持在相同分辨级的单元之间的交互作用,而且支持在不同分辨级的节点组之间的交互作用。这允许不同分辨级的特征互相证实或反驳,以便对潜在匹配的有效评定做出贡献。凝视控制,即再凹向所获得图像空间的更显著区域,由搜索与候选斑点无疑义的高分辨力的特征来实现。提供使用实际的二维(2—D)目标的试验以及它们的仿真凹图像。 相似文献
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1995年,我受中国北京对外专家局委派,赴廊坊武警学院任教,在那里和学生们共同度过了令我终生难忘的两年时光。 武警学院全称中国人民武装警察部队学院,位于河北省廊坊西郊外,校园内种植着参天的白杨、婆娑的柳树和挺拔的法国梧桐,一栋栋整齐的校舍掩映在绿色的林荫中,显得非常整洁、漂亮。 相似文献
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5 多传感器数据融合体系结构 在开发多传感器数据融合系统时,一个关键问题是在数据流程中实际组合式融合数据的地点问题。对第一级融合重点我们将放在两种情况上:(1)测定运动对象位置和速度的定位信息(如观察到的距离、方位角和高低角)的融合;(2)测定被观测对象身份的参数数据(如雷达截面积、红外谱等)的融合。尽管在一个实际的系统中,定位和参数身份信息的融合可以综合完成,我们还是分别讨论这两种情形。 在融合定位信息以测定对象的位置和速度时主要有三种方法供选择:(1)融合原始 相似文献