基于粗糙集理论的飞行轨迹识别

针对飞行轨迹人工识别对专家经验依赖性强,识别准确率不稳定的问题,提出一种基于粗糙集理论的飞行轨迹识别方法。首先,对飞行轨迹进行特征提取,获取用于轨迹类别判定的条件属性和决策属性;其次,利用模糊自组织神经网络对飞行轨迹决策表离散化,采用启发式遗传约简算法对条件属性约简,消除了冗余属性对识别结果的影响;最后,利用实际飞参数据进行轨迹识别,结果证明该方法准确有效。     

神经网络架构搜索研究进展与展望

神经网络架构搜索旨在针对不同任务,自动化地搜索得到性能最优的神经网络结构,是深度学习、计算机视觉技术结合当前现实需求应运而生的一大重要科学问题。对近年来神经网络架构搜索研究进行梳理、归类和评述;阐述神经网络架构搜索的定义和意义,全方位剖析当前研究所面临的难点与挑战;以此为基础,对主流的搜索策略进行阐述和归纳;探讨研究潜在的问题及未来颇具潜力的研究方向,以期推动该领域的进一步发展。     

基于FMLNet的光学成像雨（雾）信息自主消除算法

航天发射和回收任务中,通过运载火箭以及无人机获取的光学图像易受雨雾的影响导致成像质量下降。为了同时满足雨纹消除和除雾应用需求,进一步提升雨（雾）图像信息恢复的质量,将特征提取、多尺度映射、局部极值以及非线性回归处理相结合,设计一种新的雨（雾）信息自主消除网络（FMLNet）,提出一种基于FMLNet的光学成像雨（雾）信息自主消除算法。使用Maxout单元层生成几乎所有与雨（雾）相关的特征,运用一种新的非线性激活函数（BReLU）以提高恢复无雨（雾）图像的质量,使其特征提取层和非线性回归层与经典CNN网络具有明显的不同。分别对雨（雾）图像数据集进行实验测试,结果表明,算法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似指数测度（SSIM）评价指标上均优于其他常用算法。通过各算法处理效果的视觉观察比对,该算法能够很好地进行图像雨纹消除和图像除雾,能将不同雨（雾）场景下的图像恢复至细节丰富的干净场景图,图像复原度更高、视觉效果更好,从而验证了算法的有效性。     

基于强化麻雀搜索神经网络的空战机动决策方法

针对空战中机动决策速度慢、准确性低问题,提出基于强化麻雀搜索神经网络的空战机动决策方法,该方法分别考虑角度、距离、高度等因素构造相应的态势函数,将几种态势函数结合起来并加权得到态势评估函数,利用神经网络的黑盒部分计算各个态势函数的权值,利用混沌初始化和小孔成像反向学习策略强化麻雀搜索算法,再利用其特性去优化神经网络,将麻雀的适应度函数与神经网络的权值和阈值建立直接的映射关系,从而获得准确的态势评估函数,再将得到的态势评估函数结合博弈论模型得到博弈态势值,并由此来进行空战机动决策。仿真表明,该方法在与粒子群和遗传算法优化的神经网络模型相比之下,决策速度更快、准确性高,从而能获得空战优势,以获得最终的空战胜利。     

基于卷积神经网络和随机森林的毁伤效果评估方法

目标毁伤效果评估是现代化战争中的重要一环。针对传统的毁伤效果评估方法无法区分目标特征与背景特征而导致评估结果不准确的问题,提出了卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和随机森林(random forest,RF)相结合的方法,记为CNN-F算法。通过卷积神经网络处理图像,提取图像特征,再使用随机森林替换卷积神经网络中的部分全连接层和softmax分类器进行目标毁伤结果分类。实验结果表明,该算法在准确度、精确度、召回率和F₁值4个指标上都达到了较高的水平,达到了83.050%、83.585%、83.050%和82.945%,其评估结果可以为指挥员下一步决策提供参考。     

面向大规模卷积计算的多忆阻器阵列互连结构设计

针对现有多忆阻器阵列集成架构中存在的数据加载、读出效率低以及阵列协同灵活性差等问题,提出一种高效率、高灵活度的阵列互连架构。该架构所采用的数据加载策略支持多种权重映射模式下的数据复用,减少了片外数据访存需求;所采用的计算结果读出网络支持多个处理单元灵活组合实现不同规模卷积运算,以及计算结果的快速累加读出,进而提升了芯片灵活性和整体算力。在NeuroSim仿真平台上运行VGG-8网络进行的仿真实验表明,与MAX²神经网络加速器相比,在仅增加6%面积开销的情况下,取得了146%的处理速度提升。     

面向蛋白质功能预测中有向无环图标记结构的多示例多标记学习

在多示例多标记学习问题中,标记之间往往是相互关联的,其中有向无环图结构是一种常见的层次关联结构,可见于蛋白质的基因本体学生物学功能预测的应用场景中。针对其标记间的有向无环图结构,提出了一种新的多示例多标记学习算法。算法从原始数据的特征空间训练出所有标记共享的低维子空间,通过随机梯度下降方法来降低模型排序损失,并融入标记间有向无环图结构关系对预测标记进行优化。将该算法应用于多个数据集的蛋白质功能预测中,实验结果表明,该算法具有更高的效率及预测性能。     

多源文本数据真值发现方法

针对传统真值发现算法无法直接应用于文本数据的问题,提出基于深度神经网络面向多源文本数据的真值发现算法(NN_Truth)。根据文本答案多因素性、词语使用多样性以及文本数据稀疏性等特点,将“数据源-答案”向量作为网络输入,识别答案真值向量作为网络输出,依据真值发现的一般假设,无监督学习各数据源答案向量间关联关系,并最终获得答案真值。实验结果表明,该算法适用于文本数据真值发现场景,较基于检索的方法及传统真值发现算法效果更优。     

利用循环网络的降落伞开伞载荷补偿方法

为了对降落伞充气展开过程中的开伞载荷进行更加准确的预测,提出一种基于循环神经网络的开伞载荷补偿计算方法,包括模型架构和数据处理方式。该方法将充气时间法计算的预测值代入循环网络进行二次计算,使最终结果能够更加贴近试验真值。使用多层前馈网络、标准循环网络与长短时记忆网络三种网络进行比较,验证了所提模型预测结果的适用性和准确性,研究了学习率、输入层维度和隐层维度等超参数对模型性能的影响,并给出了基于长短时记忆网络的补偿模型最优训练条件。实验结果表明,利用循环网络进行开伞载荷预测具有较好的拟合结果,为机器学习与降落伞工业的学科交叉研究提供了一定的参考方向。     

具有分流型抑制机制的视网膜细胞神经网络模型及其应用

视觉细胞之间存在的侧抑制机制能够对接收到的视觉信息进行选择性的提取。运用数学方法模拟视觉细胞之间存在的这种生理机制,提出了一种具有分流型抑制机制的视网膜细胞神经网络模型(SIRCNN),分析了该模型的稳定性,给出了等价电路图,并且基于此模型提出了一种边缘检测算法。将该算法应用于图像边缘检测中,试验结果表明,这种以生物视觉感知机理为基础的神经计算方法可有效地增强图像反差,检测图像边缘。由于细胞神经网络具有高速并行运算、便于硬件实现等特点,因此这种方法在图像实时处理中也具有很大的潜力和应用前景。