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目标威胁判断是防空作战中一项重要内容,在建立目标威胁模型时,首先要挑选特征参数,分析了影响威胁度的若干因素.这里采用Rough理论中知识约简方法选择目标的特征参数;支持向量机是一类新型机器学习方法,由于其出色的学习能力,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点,利用支持向量机建立了威胁判断模型,给出了实例和解决此问题的支持向量机源程序.通过实例与神经网络法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确和简单. 相似文献
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军队院校有一支强大的科研队伍,每年都有大量的科研成果问世。但这些实验室里的成果转向社会生活实际领域的开发利用率却很低,据统计,全部转化率不到3%。其原因是多种多样的,有体制、政策、经济条件、技术适应性等方面的原因,也有多种因素的综合影响。要改变这一现状,必须加速军队院校科研体制、政策和方法创新,完善科研组织体系,明确科研方向,培养现代复合型人才,更新科技成果的信息传播手段。 相似文献
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针对目前火焰识别仅用单帧图像判断是否起火准确率低的缺点,引入视频识别的方法,通过提取火焰的运动信息提升卷积神经网络(CNN)识别微小火焰的准确率。首先,在CNN Resnet18的最后一层添加3D卷积层,突出火焰的运动特性,抑制其他形式的运动;然后,对该模型进行剪枝处理,压缩网络参数。实验结果表明:在剪去90%卷积核的情况下,该模型准确率仍然保持在86.4%的较高水平,最小可以识别大小为20×30像素的火焰。 相似文献