基于深度学习的高超声速飞行器运动行为识别

高超声速飞行器具有机动大、速度高、航程远、威胁强等特点,已成为各大国重点发展的武器装备,识别其运动行为能为防御和拦截提供有力的技术支持。本文对有禁飞区等复杂约束条件下的高超声速飞行器运动行为识别问题开展研究：首先通过分析高超声速飞行器的运动特点,建立能够充分描述其行为模式的参数化运动方程;然后基于优化思想求解有禁飞区等复杂约束条件下的航迹规划问题,构建其数据集;最后基于深度学习方法设计高超声速飞行器运动行为识别算法。试验结果表明：所设计的识别算法能够实现对高超声速飞行器运动行为的识别,且具有一定的泛化能力,可为后续防御决策提供一定的参考。     

跨模态检索中的相似性漂移问题

为了降低“相似性漂移”问题的影响,提出一种基于“邻域传播”的匹配策略,将待查询项的模态内近邻映射到目标空间中,并将它们在目标空间中的最近邻作为查询项的跨模态近邻。基于邻域传播的匹配策略在不改变跨模态映射函数的条件下,可以有效地降低“相似性漂移”带来的误匹配现象。理论和实验分析证明,跨模态映射函数的“相似性漂移”问题广泛存在,而基于“邻域传播”的匹配策略可以有效降低其影响,提高匹配的准确率。     

核工业科研院所推进党建与科研深度融合的思考——以中国核动力研究设计院第四研究所为例

文章围绕落实贯彻党的十九大精神、大力实施创新驱动发展战略,以中国核动力研究设计院第四研究所为例,研究分析了强化核工业科研院所党建与科研生产中心工作深度融合的现实意义,总结提炼了党建与科研融合工作的现状与存在的问题。结合工作实践,从四个方面提出了强化核工业科研院所党建与科研生产中心工作深度融合的对策。     

我国人工影响天气事业中的军民融合发展问题

根据军民融合发展战略分析我国人工影响天气工作现状,结果表明人工影响天气军民融合在飞机人工增雨作业、地面作业装备维保与改造、弹药仓储与作业民兵选送、装备弹药研发中发挥了重要作用,取得了显著综合防灾减灾和生态文明建设效益。主要存在体制机制不顺畅、政策法规不完备、标准规范不一致,军民转化平台和作业装备比较落后,资源、人才、技术分散导致保障乏力等问题。需要加强顶层设计,加强人影作业能力和军民融合工程建设,优化资源配置,加强军民融合技术创新体系建设。     

基于深度逆向强化学习的行动序列规划问题研究

针对深度强化学习在解决序贯决策任务中严重依赖回报函数,而回报函数又存在着反馈稀疏和反馈延迟等问题,论文提出了基于深度逆向强化学习方法的行动序列生成与优化方法,通过专家示例轨迹数据重构回报函数,实现高质量示例轨迹数据中隐性专家经验的获取和利用,挖掘数据背后的规律。然后将重构的回报函数与环境固有的回报函数进行奖赏塑型,生成的新的回报函数能够更加及时、准确地对智能实体的行为给予反馈,大幅加速了强化学习的收敛速度。     

图像超分辨率卷积神经网络加速算法

为了实现模型的实时和嵌入式运行,提出了一种轻量级的卷积神经网络结构。通过采用较小的滤波器尺寸和引入深度可分离卷积,可大量减少模型参数,提高模型非线性表达能力;在网络末端引入子像素卷积层,直接从原始低分辨率图像学习到高分辨率图像的映射,计算成本为原来的1/k²(k为放大因子)。在Set5数据集上的实验表明,所提模型的速度较经典的图像超分辨率重建算法速度提高了25.8倍,能够在通用GPU上实时运行,峰值信噪比平均提高了0.17 dB,并且参数只有它的35%。     

一种新的确定型有限自动机状态表示及压缩

针对传统DFA存在时间复杂度和空间复杂度高的问题,提出了一种新的DFA状态表示和字符-状态压缩方案。通过对传统DFA状态转换的观察发现,对于一个给定的输入来说,可以仅存储相邻状态之间的差异,从而得到一种新的DFA状态表示N-DFA;对每个大小不固定的状态设置一个状态指针来有效地减少每个指针所需要的比特数,从而得到一种基于输入字符的字符-状态压缩算法C-S;把N-DFA和C-S有效地集成在一起,进一步减少内存。实验结果表明,提出的N-DFA和C-S集成方案相比于传统的DFA和其他改进DFA方案,可以获得更好的内存压缩和加速性能。     

图像目标检测技术在坦克火控系统中的应用

图像目标检测技术是提升坦克火控系统性能的关键技术之一。分析了图像目标检测技术的工作原理与技术优势,介绍了面向坦克火控系统的目标检测技术发展现状,并指出坦克火控系统目标检测技术需要重点解决的问题以及解决方案,对坦克火控系统图像目标检测技术的发展进行了展望。