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231.
空中目标战术意图层次推理框架及实现 总被引:1,自引:0,他引:1
以提高对空态势感知能力为目的,着眼于构建以专家系统为特征的目标意图推理决策支持系统,首先根据目标意图的含义从意图、行动和状态三个层次进行了层次表示,并简要分析了实现意图推理的六种途径.根据空中目标的作战使用等领域知识将其意图从属性类型、战术类型、威胁类型和任务类型四个层次进行了分解.基于意图推理输入信息的分布性特征以及意图的层次分解建立了基于判定树的意图层次推理框架以及数据驱动的推理控制机制.该框架为建立空中目标战术意图的推理实现方法提供了重要的依据. 相似文献
232.
在对空袭目标信息进行综合利用的基础上,建立了基于黑板模型的多传感器空袭目标识别融合专家系统模型,模拟专家识别思维.给出了知识库的构造方法和知识的表示方法;推理机的设计结合了问题求解的黑板模型和D-S证据推理方法.该模型对目标的综合应用识别具有很好的借鉴作用,测试表明该系统具有很强的推理能力,融合模型有较高的识别准确性和可靠性. 相似文献
233.
234.
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。 相似文献
235.
空袭目标识别是防空作战指挥决策的关键环节,针对空袭目标特征繁杂容易造成模型拟合和识别精度不高这一问题,为提高空袭目标的识别能力,提出了一种基于双层随机森林的空袭目标识别算法。该算法在第一层随机森林通过计算基尼指数变化量对特征进行重要性评估和优选,然后在第二层随机森林进行数据降维和目标识别,相较传统随机森林能够提高目标识别的准确率和稳定性。将该算法与传统随机森林、支持向量机和PNN神经网络进行对比分析,仿真结果表明该算法能够在保证识别准确率的基础上同时具有较高的识别速度和识别稳定性。 相似文献
236.
针对传统意图识别算法在现代化空中对抗中识别飞机行动意图结果存在冲突,甚至无法识别目标意图的问题,提出了一种基于代价敏感多类别三支决策的目标意图识别方法;建立意图识别与代价敏感多类别三支决策相结合的数学模型,在每一个识别阶段计算出误分类代价损失值最小的那一种意图分类,得到唯一的识别结果,避免冲突结果的产生,同时,引入误分类代价第二最小损失的分类结果作为延迟域的备选选项,弥补多类别三支决策延迟域缺失的这一状况。最后通过仿真实验,验证了设计算法的有效性。 相似文献
237.
针对低分辨雷达人工目标识别效率较低的问题,提出了基于深度迁移学习的雷达自动目标识别方法。该方法利用雷达回波序列轮廓像构建空中目标数据集,使用深度卷积神经网络自动提取回波数据中的深层特征,并对雷达目标进行分类识别。为了解决深度学习对样本量的巨大需求,在分类模型训练时,引入迁移学习思想,将经ImageNet数据集预训练过的初始网络模型迁移到雷达目标识别任务中,再通过空中目标数据集对模型参数进行微调,实现小样本条件下对空中目标的粗分类。实测数据的结果表明:所提方法能够在小样本条件下较为准确地对空中目标的大小和架次进行分类识别,具有良好的识别性能。 相似文献
238.
239.
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。 相似文献
240.