基于BP神经网络的炮光集成武器系统作战效能评估与预测

为了有效地评估和预测炮光集成武器系统的作战效能,以反舰导弹为例,针对空袭目标低空突袭的特点,建立了炮光集成武器系统的效能评估模型和BP神经网络预测模型。用BP神经网络对炮光集成武器系统的作战效能进行了预测,并与效能评估模型的计算结果进行了对比。结果表明:BP神经网络的预测结果与效能评估模型的计算结果比较近似,说明BP神经网络模型对于炮光集成武器系统作战效能评估与预测是有效的,可以为下一步的炮光集成武器系统的研制提供一定的理论参考。     

基于CNN的SAR图像舰船目标检测算法

为了提升合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标检测的精度和速度,对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在SAR图像舰船目标检测上进行了研究。通过改进OTSU方法对SAR图像进行分割,并且用最小外接矩形将疑似目标标记出来;依据矩形中心在原始图像上提取出固定大小区域作为候选区域;将提取的目标通过训练好的卷积神经网络进行判定,去除虚警目标并将检测结果在原图中标记出来。实测数据的实验结果表明,该算法在降低虚警的同时提升了检测速度。     

基于神经网络Q-learning算法的智能车路径规划

针对智能小车行走过程中的全局路径规划和路障规避问题,提出了一种基于神经网络Q-learning强化学习算法,采用RBF(Radial Basis Function)网络对Q学习算法的动作值函数进行逼近,基于MATLAB环境开发了智能小车全局路径规划和路障规避仿真系统。与传统的以及基于势场的Q学习算法相比,所采用的算法能更加有效地完成智能小车在行驶环境中的路径规划和路障规避。仿真结果表明:算法具有更好的收敛速度,可增强智能小车的自导航能力。     

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。     

基于卷积核剪枝的遥感目标检测模型压缩方法

针对基于卷积神经网络的遥感目标检测模型压缩问题,基于卷积核剪枝理论,设计了卷积通道剪枝的方案,对YOLOv3模型进行精简压缩.提出卷积通道的概念并将BN层系数作为卷积通道的评估因子,使用L1正则化将评估因子稀疏化,将评估因子值较小的卷积通道剔除,再对各卷积层中的参数进行微调,从而达到模型压缩的目的.使用该方法对自制的典...     

基于SDAE+Softmax模型的体系贡献率评估方法

战争就是交战双方作战体系之间的对抗.体系贡献率评估是体系建设和分析重点关注的问题,是对作战要素在作战体系中所发挥作用的一种度量.针对体系的复杂系统特性,构建SDAE+Softmax模型对体系效能涌现过程进行建模,模型描述了体系基础指标与任务指标之间的关系.提取Softmax分类器的分类概率相对值作为体系贡献率评估的综合...     

栈式自编码和残差神经网络的射频信号个体识别

传统基于暂态特征和稳态特征的射频信号个体识别方法存在特征提取困难、特征微小、无法区分射频信号个体差异等问题,识别率较低.随着深度学习技术的发展,结合栈式自编码网络深度融合目标特征优势和残差神经网络在解决退化问题时的优势,提出了一种基于SEA和ResNet网络的射频信号个体识别方法.包括信号时频域特征提取方法分析、多域特征拼接与融合、基于轻量化ResNetLite网络的射频信号个体识别方法等步骤.仿真结果表明,相对于传统时频域特征提取方法和BP分类方法,新方法能够有效提取和融合信号细微、高层次及深层次特征,且识别率有一定幅度的提升,同时,对计算资源、存储资源的消耗有约7倍的降低,可支持嵌入式设备小型化需求,便于工程实现.     

基于改进GA-BP神经网络的目标毁伤效果评估

针对事后的目标毁伤效果评估时效性一般、主观性较强的问题,提出了一种基于改进GA-BP神经网络的毁伤评估方法.该方法以飞机系统为例,分析了系统目标特性后,按照目标系统层、功能毁伤层、物理毁伤层的结构顺序,构建目标毁伤树并划分毁伤等级;引入遗传算法,对其选择算子、交叉和变异概率加以改进,以获取BP神经网络最优权重值,增强了...     

基于深度学习波形图像识别的轴承故障诊断方法

为解决传统的轴承故障诊断方法需要大量专业知识的问题,提出了一种基于深度学习振动信号波形图像识别的轴承故障在线自动诊断方法.首先,采用InceptionV3模型作为预训练模型,设计了深度学习和迁移学习相结合的InceptionV3模型训练方法;然后,采用交叉熵作为损失函数,用于评价模型训练效果,给出了进行故障诊断的方法步...