基于卷积双向长短期神经网络的调制方式识别

针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相结合,提出一种基于CNN-BiLSTM的调制方式识别方法。利用CNN卷积运算提取信号的空间特征,利用BiLSTM提取到信号的时序相关性,利用softmax层输出识别概率,达到多调制识别的目的。实验结果表明,在没有信道和噪声等先验信息的条件下,该方法的识别性能得到了进一步提升,能有效识别16QAM、64QAM等11种调制类别,且该方法的复杂度较低,大大节省了训练识别时间,具有较好的工程应用价值。     

等、变深度舰船水压场的理论计算

在浅水、薄船、无限宽水域的条件下,舰船以亚临界速度(F_H<1)运动时,利用E.O.Tuck提出的渐近匹配展开法,可以得到定深度扰动速度势的摄动方程。对水深缓慢变化的海底,舰船的绕流不再是定常的,根据A.Plotkin所采用的多重尺度法,可以得到变深度浅水舰船扰动速度势的摄动方程。如果仅考虑扰动速度势的一阶摄动方程,则可得到考虑了线性兴波影响的舰船水压场的计算公式。     

靶体表面破碎对侵彻深度的影响

本文从弹体侵彻现象着手,根据Ｇｒａｄｙ的能量断裂破碎观点分析靶体表面破碎所造成的弹体侵入能量损失,按能量守恒原理计算弹体经过第一部分弹抗后的剩余速度,然后根据型型空腔理论计算弹体在靶体介质中的侵入深度,并分析靶体表面破碎弹坑对弹体整个侵彻深度的影响。     

金属材料表面缺陷的激光超声检测技术

为了完成对金属材料表面缺陷深度的检测,提出了透射法检测与估计表面缺陷深度的方法。基于热弹机制和干涉接收方式,搭建了激光超声检测实验平台,实现了工件表面缺陷的非接触检测,完成了缺陷处的B-scan信号采集和成像,建立了透射系数与表面缺陷深度之间的关系。实验结果表明:由B-scan信号可见缺陷处透射声信号的幅值与表面缺陷深度有关;由透射系数-表面缺陷深度拟合曲线估计了深度0.3 mm表面缺陷,估计误差为16%,实现了表面缺陷深度的测量。     

基于深度学习理论的数学教学策略

时代的飞速发展对于人才培养的规格与质量提出了新的要求,为了进一步提高学生的核心素养,实现以减负增质为导向的教育教学目标,以深度学习理论为基础,对数学课堂教学实践中引用深度学习策略的必要性进行分析,探究了当今数学课堂教学实践中面临的某些问题,从而寻找能够进一步提高学生学习效率的教学方法,促使学生能够积极主动参与教学过程。     

基于深度置信网络的火炮炮口振动预测研究

火炮炮口振动数据准确预测后,可以对火炮随机振动误差进行补偿,对高机动条件下提高装备火控系统的精度具有重要意义。机器学习方法的进步为提高数据预测精度提供了有效途径。提出一种基于深度置信网络的火炮炮口振动预测模型,通过定义阶段、预处理阶段、训练阶段、测试阶段和评价阶段5个阶段,对火炮炮口振动数据进行了预测。结果表明,深度置信网络对炮口振动数据预测可以根据历史数据提取更丰富的数据特征,相较于传统BP神经网络,可以达到更好的预测精度。     

基于深度学习的网络攻击检测模型

为提高复杂网络条件下网络攻击的检测检测精度、降低时间开销,提出一种基于卷积神经网络、双向长短时记忆网络和注意力机制融合的网络攻击检测模型GP-CABL。GP-CABL能够有效抽取网络流量的最优特征,并能够充分学习网络流量的空间和时序特征,有效提升了检测精度、降低了计算开销。实验表明,GP-CABL针对主要网络攻击识别精度可达99.87%,相较当前研究有较大性能提升,并具有较好的鲁棒性。     

关于强化抓落实能力的几点思考

<正>习主席反复强调要增强狠抓落实本领,坚持说实话、谋实事、出实招、求实效。“一分部署九分落实”“一打纲领不如一个行动”,不抓工作落实,一切都是空谈。旅团党委机关作为“一线指挥部”,处在抓落实的“最后一公里”,必须坚持重心下移、深入一线,严实作风、狠抓落实,确保各项工作真正到边到底、落地见效。一、强化抓落实的主动自觉。思想认识深度决定工作落实力度。对工作必须提高思想认识、强化主动自觉。一要抬高政治站位。抓落实的态度力度鲜明地标示出对党的忠诚度、     

信号处理与深度学习硬件加速的一致性计算结构

在计算需求层面对多种典型信号处理算法与深度学习算法进行了分析与模块化分解,提取了两类应用共有的且适合并行硬件加速的计算模块,提出了信号处理与深度学习的一致性计算模型,并基于一致性计算模型设计了控制与计算分离的层次化处理单元与阵列化计算结构。通过对不同应用计算过程的软件定义能够实现信号处理与深度学习的一致性硬件加速计算,基于Zynq计算平台从重构效率与计算性能两个方面对一致性计算模型与计算结构进行了验证,结果表明：基于一致性计算模型的软件定义可重构计算结构,具有较高的计算性能与重构效率。     

一种巡逻执勤目标检测算法研究

巡逻执勤是具有重要意义的安全维稳行动,但是巡逻环境复杂、目标多样、检测难度大的问题十分突出,所以如何准确、实时检测巡逻执勤目标具有重大现实意义。为了提升对巡逻执勤目标检测的准确性和实时性,基于YOLOv5算法进行改进。为抑制巡逻环境带来的干扰,结合ECANet注意力机制进行改进,提高被检测目标显著性;同时为保证较好的实时性及多尺度目标检测能力,引入BiFPN网络结构。将改进算法与原始算法进行比较,mAP提升3.51%;与4种算法进行了对比实验,结果显示该算法能较好地降低巡逻执勤目标检测因检测相似、尺度多样、光照干扰等问题带来的影响,进一步验证了该算法在巡逻执勤目标检测任务中的有效性。