基于ResMLP模型的遥感影像场景分类算法式实现

基于深度学习的遥感影像场景分类研究进展迅速,但是大多数方案下的算法需要消耗大量的计算机资源,难以直接部署在嵌入式系统上,无法为潜在的卫星在轨任务提供支持。针对这一问题,研究了一种基于ResMLP模型的遥感影像场景分类算法,并根据嵌入式系统的特点对算法进行了优化,完成了模型的嵌入式实现,实验结果表明,该算法在嵌入式系统中仅需要18.4M的params对遥感影像分类的TOP-1准确率就达到了85.9%,兼具准确性和简洁性。     

基于器材分类的维修器材消耗组合预测方法研究

维修器材消耗预测通常采用单一的预测模型,适用范围较为狭窄,同时对整装维修器材消耗预测的精准性不高。综合考虑装备维修器材稳定性消耗特征,采用基于器材分类的组合预测方法,开展装备维修器材消耗预测。组合预测方法融合了指数平滑方法、Croston方法、TSB方法等的优势,分别对消耗稳定和消耗不稳定的器材进行了预测。结果表明,组合预测方法有效避免了单一预测模型的局限性,具有较为广泛的适用性,提高了维修器材消耗预测的精度。     

维度汇总性问题及其对策

在联机分析处理中,为了提高查询的响应速度,预聚合是一种常用的方法,但在已有的研究中,关于维度汇总性的研究还相当少。从维度汇总性的基本概念及其分类出发,对维度汇总性的判断方法进行了研究,最后还给出了处理维度汇总性问题时的一些对策。     

外军两栖车辆水上推进装置的分类及评价

给出了当今外军典型两栖车辆的主要性能指标,对水上推进装置进行了分类,定性分析了各种水上推进装置的工作原理及主要影响因素,给出了FT-C牵引车模型的试验结果.通过对水上推进装置产生的推力和两栖车辆水上行驶的阻力分析,得出了有价值的结论.最后根据实际需求对履带划水式、喷水式、螺旋桨式3种水上推进装置进行了综合评估,其结论对新型两栖车辆的论证、研究具有借鉴作用.     

经济目标防护及其对策探讨

根据科索沃战争中南联盟失败的经验教训,指出了经济目标防护在现代战争中的重要性和对经济目标进行防护的必要性,提出了经济目标根据战时的作用功能的分级、分类的原则,并对经济目标防护的相关对策提出了包括对城市经济目标进行整体布局和规划、经济目标的隐蔽和伪装、采取应急措施、成立专业部门统筹协调经济目标的防护工作等建议。     

深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题,提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系,将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数,构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分,结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构,通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法,满足实时性和准确性要求,所提方法具有良好的应用价值。     

基于Map/Reduce的朴素贝叶斯数据分类算法研究

针对目前机器学习研究领域中的数据分类问题,选择朴素贝叶斯算法作为研究对象。首先,通过对样本数据特征属性的权重进行加权调整,提高算法处理的准确率;然后,改进朴素贝叶斯算法分类器模型,使其能够利用Map/Reduce并行编程模型,采用多计算资源节点并行处理,进一步提高处理速度。最后,对UCI dataset数据库进行实验验证,结果表明:改进后的算法在海量数据分类处理中具有更好的性能表现。     

基于空间谱估计的测向技术

利用空间谱估计测向技术可以实现对目标信号测向,其优异的测向性能受到理论界和工程界的极大重视,出现了许多各具特色的空间谱测向算法,主要对多重信号分类算法(MUSIC)、旋转不变子空间(ESPRIT)、最大似然算法(ML)这三种算法进行了测向性能的比较分析。首先介绍了空间谱估计的基本原理,然后构建了均匀线阵的阵列模型,对三种测向算法及其流程做了较详细的分析,最后从不同的信噪比、快拍数和阵元数三个方面进行了测向性能仿真,仿真结果显示:在算法的测向精度上,MUSIC算法和ML算法明显要优于ESPRIT算法,随着信噪比的提高、阵元数目的增多、快拍数的增加,三种算法的测向性能都随之得到改善。