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161.
基于深度卷积神经网络设计了"智能-校正"算法以快速生成制导指令;深度学习模型是由卷积层、全连接层、批量归一化层和残差网络(ResNet)组合成的一个19层深度神经网络,飞行器状态变量转化为类似于图像像素矩阵的二维矩阵,通过sgd优化和权重衰减正则项将神经网络的训练误差降低至约0.025°;之后针对飞行器运动存在制导指令... 相似文献
162.
163.
彭津 《中国人民武装警察部队学院学报》2000,16(3):56-57
近几十年来,液体闪点计算方法一直引用希里诺夫公式,并将其中仪器常数A作为常量处理。笔者用多种燃烧性流体的有关参数验证,发现A实际并非常数,用此公式求算闪点缺乏科学性,偏差大,应用范围有限。有关教材中该公式求解闪点的方法可简化。 相似文献
164.
针对目前火焰识别仅用单帧图像判断是否起火准确率低的缺点,引入视频识别的方法,通过提取火焰的运动信息提升卷积神经网络(CNN)识别微小火焰的准确率。首先,在CNN Resnet18的最后一层添加3D卷积层,突出火焰的运动特性,抑制其他形式的运动;然后,对该模型进行剪枝处理,压缩网络参数。实验结果表明:在剪去90%卷积核的情况下,该模型准确率仍然保持在86.4%的较高水平,最小可以识别大小为20×30像素的火焰。 相似文献
165.
为解决中段反导拦截弹实时规划问题,将经典Lambert理论与卷积神经网络(CNN)相结合,提出一种高效的拦截点解算方法。基于Lambert理论构建二体假设条件下椭圆轨道的中段反导拦截弹弹道规划模型。利用卷积神经网络求解模型,可在满足精度要求的同时极大提升解算效率。利用Matlab仿真软件验证了此方法的合理性。此方法可以推广至其他作战规划问题,以满足作战选择的多样性需求。 相似文献
166.
167.
168.
飞机目标标签数据不足,使传统的机器学习算法训练效率不足。为提升训练效率提高飞机目标识别率,提出一种由卷积自动编码器(Convolutional Auto-Encoder,CAE)、哈希变换及直方图统计组成的简单多层特征提取模型。该模型利用CAE非监督训练一组卷积滤波器,与输入数据卷积提取特征;并再次利用CAE训练卷积滤波器集合,提取卷积特征;对所得到的卷积特征进行哈希变换和直方图统计;用支持向量机识别分类。实验对飞机目标取得了较高的识别率,表明特征提取模型具有很强的鲁棒性。 相似文献
169.
为了清晰准确地提取出强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征,对采集的外圈故障轴承的振动信号用MOMEDA进行信号增强;然后,利用IITD分解得到一系列模态,并对分解得到的模态进行包络解调提取故障特征;最后,进行了故障模拟实验,实验结果表明了该方法的有效性。 相似文献
170.
研究脉冲卷积干扰对超宽带SAR距离像和二维像的干扰效果时,发现在二维图像中,干扰图像的方位向聚焦性能明显下降。通过对信号处理流程的分析,发现超宽带SAR空变特性是导致二维图像散焦的根本原因。为此,提出对干扰信号进行相位调制,调整干扰信号的分布曲线,以降低空变特性的影响,取得了较好的干扰效果,仿真结果验证了理论分析的正确性。 相似文献