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研究了DBN和SDAE在SAR雷达目标识别领域的应用,并在此基础上提出了一种双通道单隐含层的深度学习模型—DBN-SDAE。该模型的优势在于采用双通道的单隐含层模型对图像数据进行学习,提取图像特征,避免了传统深度学习方法随着隐含层和神经元数量的增加计算复杂度增长过快的缺点;同时采用加权融合方法融合两个通道所学习的特征,既保留了数据的细节信息,又保留了数据的结构信息,一定程度上解决了特征利用不充分的问题。实验结果表明,所提方法在NN迭代次数远远小于DBN中NN的迭代次数;且在识别准确率上最高可达98.640%,较SDAE和DBN分别高0.511%和1.701%。 相似文献
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双通道DS-QPSK调制方式可以提高带宽的利用率,在卫星低速率语音通信应用中,利用两个独立的通道,可以解决同时传输语音数据和信令控制数据。研究了基于FPGA和AD9857的双通道数字扩频基带硬件和软件的实现方法,并通过Xilinx FPGA芯片和AD9857芯片建立的硬件系统进行系统验证,给出了其在Modelsim环境下的仿真结果,目前应用到卫星通信语音发射扩频基带的设计实验中。 相似文献
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进行仿真网格原型系统的研究是解决仿真网格关键技术的基础。SGE网格引擎是一个构建本地和集群级网格的工具,通过SGE构建基本的网格平台,根据HLA仿真任务的特点,对分布式仿真网格的原型系统进行了研究和设计。提出了仿真网格的双通道通信机制:一个通道负责仿真网格组件的通信,另一个通道负责HLA仿真任务之间的通信。提出了仿真任务在仿真网格中的三种调度模式:以进程为单位的调度、以联邦成员为单位的调度、以联邦为单位的调度等。通过研究初步实现了仿真网格的原型系统,并对HLA仿真任务的三种调度模式进行了简单的测试。 相似文献
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