注意力机制量化剪枝优化方法

面向基于注意力机制模型的巨大计算和访存开销问题,研究量化和剪枝协同优化的模型压缩技术,提出针对注意力机制中查询、键、值、概率共四个激活值矩阵的对称线性定点量化方法。同时,提出概率矩阵剪枝方法和渐进式剪枝策略,有效降低剪枝精度损失。在不同数据集上的实验结果表明,针对典型基于注意力机制模型BERT,在较低或者没有精度损失的情况下该优化方法可达到4位或8位定点量化、0.93～0.98的稀疏度,大幅度降低模型计算量,为加速量化稀疏模型的推理奠定良好的基础。     

高空气球外形计算及通用算法设计

高空气球为临近空间中的研究提供了可靠的低成本平台.目前高空气球球形一般直接采用"自然形"或以"自然形"为基础,但通用、简捷地求解"自然形"外形方程一直是个难点.将"自然形"气球外形求解问题转化为最优控制问题,利用最优控制领域成熟的求解工具——高斯伪谱法最优化软件包计算气球外形.此外,通过分析外形数据得到外形变化规律,设...     

水下无线传感器网络的节点精确定位

以无线传感器网络(WSN)水下应用为背景,针对特定的环境要求,提出了一种可实现网络规模升级的分布式无锚点网络节点自定位机制。该定位算法通过距离误差估计和分布式坐标计算方法,有效地减少了由于测量距离误差所带来的坐标计算误差和节点坐标计算所带来的通信开销,有利于网络节点能量的合理使用和大规模的WSN布放。通过试验仿真计算,验证了该定位机制的合理性,为水下WSN应用提供了有力的技术支持。     

基于贝叶斯网络的反舰导弹身份识别

为了解决反舰导弹身份识别所面临的实时性和信息不确定性问题,提出了采用贝叶斯网络识别反舰导弹的方法。设计了4种贝叶斯网络分类器,分别在导弹仿真数据集和UCI数据集上作了测试,比较了它们各自的分类性能。实验结果表明,朴素贝叶斯网络的分类准确率虽然比其它分类器稍低,但它简单有效,稳健性比其它分类器都好,可用于反舰导弹身份的实时识别。     

导弹实弹射击信息管理系统的设计与实现

针对目前实弹射击训练结束后缺乏科学、全面、便捷的数据信息记录手段和成绩评价方法的问题,通过分析导弹实弹射击整体过程及成绩评价需求,建立数据记录评价指标体系,运用Client/Server数据库开发技术和模糊综合评判的方法,设计并实现了“导弹实弹射击信息管理系统”。该信息管理系统经实际使用后,验证了需求分析的合理性以及设计实现的科学性,为客观、全面地记录实弹射击训练情况,评价导弹实弹射击训练提供了一种有效的手段。     

电子战对地空导弹拦截行动影响分析

基于地空导弹(红方)对空中编队(蓝方)的拦截过程中的薄弱环节以及蓝方对红方实施的电子战措施的分析,对蓝方实施的电子战对红方拦截行动的影响进行了定量评估,得出蓝方突防概率与电子战综合作战效能之间的函数关系。仿真结果表明,对地空导弹拦截的每一环节都可以有效地实施电子战,削弱地空导弹的拦截能力。     

飞行训练模拟器中的箔条质心干扰模型

对飞行员进行箔条质心干扰训练是某型飞机训练模拟器电子对抗分系统的主要内容之一。合理的模型建立是实现训练模拟功能的基础,针对此问题,构建了适合在训练模拟器中应用的数学模型,其中包括导弹比例导引、飞机机动以及箔条质心干扰等模型,并用MATLAB进行仿真验证,结果证明建立的模型均可以满足训练模拟器可信度和复杂度两方面的要求。     

基于BP神经网络的空中目标识别

空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一。根据空中目标的各种属性,建立基于BP神经网络原理的空中目标识别模型。利用MATLAB神经网络train函数训练采集的样本数据,得到稳定的权值和阈值,为后继的目标识别提供依据。该模型利用神经网络的记忆、联想、容错功能,进一步提高空中目标识别的稳定性和可信度。降低了个别传感器误判而造成的目标识别错误概率。     

改进的AHP法在目标价值排序中的应用

针对在应用AHP法时,传统的标度法可能导致判断矩阵一致性与思维一致性脱节,进而破坏层次分析法的优选排序功能的问题。首先分析了传统的1～9标度的不足,然后通过引入指数(0,2)标度,建立了满足一致性要求的判断矩阵,改进了层次分析法。最后将改进的AHP法应用于战场炮兵的主要攻击目标价值排序的评估,进一步提高了评估的准确性。     

基于离散降雨衰耗状态的卫星信道模型

针对Ka频段卫星信道中降雨衰耗的统计分布特点,建立了基于离散降雨衰耗状态的卫星信道模型,模型中各状态组成离散的Markov链并由其转移概率矩阵来表示,分析此模型下的信道误比特性能和数据包丢失性能。此模型能够适用于链路层以及高层通信协议。