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751.
针对兵棋推演的自动对抗问题,文章提出基于深度学习网络和强化学习模型来构建对抗策略。文章结合深度强化学习技术优势,立足多源层次化的战场态势描述,提出面向智能博弈的战场态势表示方法;将作战指挥分层分域的原则同即时策略游戏中的模块化和分层架构相结合,提出一种层次化和模块化深度强化学习方法框架,用于各决策智能体与战场环境交互的机制以及对抗策略的产生;为满足实际作战响应高实时特点,提出压缩的深度强化学习,提升模型输出速度;为改善对不同环境的适应性,提出利用深度迁移学习提升模型泛化能力。  相似文献   
752.
针对高斯混合模型估计非高斯系统时高斯混合项呈指数级增长问题,提出一种基于相似分布特性准则的聚类-合并方法。通过分析高斯混合项的分布特性,基于扩展积分均方误差代价函数搜索最优置信范围,并对混合项进行高斯聚类,进而获得具有不同分布特性的高斯簇。为防止高斯簇间对高斯子项的重复利用,引入局部最近邻思想对交叉高斯项进行重新分配。采用并行多元素合并方法对高斯簇中的混合项进行合并,在保证无偏性基础上减少下一时刻混合项数量。仿真结果表明,改进算法在保证跟踪精度的同时还可有效提高算法效率。  相似文献   
753.
为了克服传统软、硬阈值在信号消噪中存在的不足,首先构造了一种新的软阈值函数,并将小波包变换和神经网络相结合;然后,基于改进的软阈值小波包网络对实际采集电力信号进行消噪。MATLAB仿真结果表明:改进的软阈值小波包网络比传统硬、软阈值小波包消噪的信噪比高,且均方根误差小,是一种非常有效的电力信号消噪方法。  相似文献   
754.
755.
为改善小波网络(WNN)的非线性建模能力,提出一种基于改进无迹粒子滤波(UPF)的WNN学习算法。算法先引入最小偏度策略减少无迹变换(UT)的Sigma采样个数,改进无迹Kalman滤波(UKF);再用改进UKF算法选取粒子滤波的重要性密度函数,构成新型UPF;最后,将SUPF作为WNN的学习算法进行训练和测试。实验表明,基于新采样策略UPF与基本UPF的WNN模型精度总体接近,但速度更快,效率更高,某型军用飞机气动力建模也验证了算法的有效性与可行性。  相似文献   
756.
目标跟踪是一个比较热门的研究方向,其性能受到多方面影响。时空上下文跟踪算法是利用目标附近的信息对目标进行跟踪,但该算法的不足是仅使用单一的灰度特征和固定的学习率。将HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征与灰度特征进行融合,且对跟踪结果进行相似度计算进而抑制目标的漂移,采用自适应变化的学习率以适应跟踪目标的变化。经过仿真实验证明,相较于时空上下文跟踪算法所提出的方法鲁棒性更好,对光照的变化、目标形变以及遮挡等情况下都具有较强的跟踪能力。  相似文献   
757.
对速度停止项函数的研究发现,现今的速度停止项采用的单一全局阈值法很难使经典水平集算法得到较准确的分割效果。为此,提出了一种新的速度停止项函数,该函数通过引入变阈值较好的区分了图像的边缘区与同质区,以使采用该速度停止项函数的水平集方程实现在同质区加速演化,在边缘区停止演化的目的。实验结果表明,采用速度停止项函数能够使水平集方法获取更好的分割结果。  相似文献   
758.
针对空天一体武器装备体系这样的复杂系统,提出了以灰色理论为基础的灰色模糊综合评价方案。首先对主要影响因素进行分析,建立层次化的综合评价指标体系;然后通过专家打分法对定性评价指标进行量化,在此基础上,利用灰色关联分析法和灰色统计法,确定评价指标的权重,建立评价矩阵;最后采用模糊综合评价法,实现了对空天一体武器装备发展情况的综合评价。  相似文献   
759.
雷达海杂波的K分布复合特性   总被引:1,自引:0,他引:1  
从真实海杂波数据出发,对低擦地角雷达海杂波的复合特性进行了深入研究,证明其幅度分布特性可以用复合K分布模型较好地描述,相关函数具有与幅度分布一致的复合特性,功率谱的时频统计近似服从周期的高斯分布,提出用于估计K分布形状参数的海杂波数据长度必须大于调制分量的调制周期.该结论有望提高现有海杂波模型的准确性.  相似文献   
760.
提出了一种空中多红外目标威胁程度排序的方法:首先,提取红外图像中能够表现目标运动特征的参数,分析了各参数对目标威胁程度的影响;在此基础上,修改传统的优势函数,提出一种基于目标运动参数的分层威胁程度排序法;最后给出了仿真算例,计算结果表明,该排序法可以全面、有效地完成空中多目标威胁程度排序的计算。  相似文献   
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