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基于MSOA神经网络模型的装备保障费用预测 总被引:1,自引:0,他引:1
引入基于多步骤优化方法(MSOA)神经网络模型用以预测装备保障费用。实验结果表明,与传统的ARIMA时间序列模型和常规BP神经网络模型相比,基于MSOA神经网络预测模型具有更高预测精度。因此,该模型是一种更有效的装备保障费用预测模型。 相似文献
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文章系统地分析了国内外关于阈下信息技术的研究现状,总结提出了阈下信息生成技术、阈下信息操纵技术、阈下信息甄别技术和阈下信息军事应用技术的研究进展情况。 相似文献
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传统的脉冲多普勒雷达存在严重的测距测速模糊和盲区效应。考虑在正常脉冲重复间隔(PRI)上叠加一个随机扰动,并把PRI的随机变化巧妙转化为稀疏观测矩阵的受限等距性质,提出的基于压缩感知的随机脉冲重复间隔雷达为全相参动目标检测提供了一种新思路。针对其在实际应用中存在的粗糙损失和杂波干扰两个问题,分别提出了基于局部词典细化的精确测速算法和基于改进优化模型的杂波抑制方法。仿真实验结果表明该方案具有较高的测速精度和较强的杂波抑制性能。 相似文献
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在场地球类视频中,球门常常会伴随着精彩片段而出现。因此,球门探测是体育视频的基础,同时也是视频高层语义概念探测的研究热点。目前,利用机器学习方法进行视频中的对象探测是非常有前途的研究领域。基于此,提出一种基于模糊决策树的球门探测算法,用来探测场地球类视频中球门帧的出现,为了提高分类准确性,在模糊决策树训练的过程中加入了平衡处理。实验结果表明,与基于阈值和决策树的算法相比,该算法可以得到更好的分类结果(F-measure>95%),并且我们可以从所建立的树中推导出模糊规则来解释分类模型。 相似文献
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矩阵乘卷积算法能够为各种卷积配置提供高性能基础实现,是面向给定芯片进行卷积性能优化的首要选择。针对国防科技大学自主研制的飞腾异构多核数字信号处理器(digital signal processor, DSP)芯片的特征以及矩阵乘卷积算法自身的特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能并行矩阵乘卷积实现算法ftmEConv。该算法由输入特征图转换、卷积核转换、矩阵乘以及输出特征图转换这四个均运行在通用多核DSP上的并行化部分构成,通过有效挖掘通用DSP核中功能单元的潜力来提升各个部分的性能。实验结果表明,ftmEConv实现了高达42.90%的计算效率,与芯片上的其他矩阵乘卷积算法实现相比,获得了高达7.79倍的性能加速。 相似文献
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基于可变权重模糊集的搜索方案模糊决策模型 总被引:1,自引:0,他引:1
运用模糊决策理论,研究了反潜巡逻机在执行反潜任务时,从多种搜潜手段及其组合中选择合理的搜潜方案的决策模型,特别是针对声纳浮标为消耗性器材的特点,引入了基于AHP方法思想的、与声纳浮标存有量有关的可变因素权重模糊集向量,通过计算和判断各种备选方案与理想方案之间的模糊距离,建立了针对不同航行状态潜艇的搜索行动方案优选模型,最后给出了决策算例,验证了模糊决策模型的合理性,可应用于反潜巡逻机作战指挥的计算机辅助决策. 相似文献
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基于GPS广播星历参数,研究了导航卫星广播星历参数的非线性最小二乘拟合算法,并推导了相应的计算公式.针对静止轨道卫星轨道倾角近似为0,致使卫星轨道的升交点定义模糊,在数据拟合过程中会导致法矩阵(HTH)奇异的问题,提出对卫星轨道进行轨道倾角变换拟合广播星历参数的方法,并获得较高的拟合精度.最后利用实际算例验证了所推公式和算法的合理性. 相似文献
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