物体识别不变性方法比较分析(Ⅲ)——神经网络方法

文献[1]和[2]中分别讨论了物体识别不变性方法——统计方法和解析方法。本文将讨论另一种方法——神经网络方法。     

神经网络的原理及应用

人工神经网络是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,反映了人脑功能的基本特征。但它只是人脑功能的某种抽象、模拟和简化。研究这一技术的目的在于,探索人脑加工、储存和搜索信息的机制,并将其原理应用于人工智能的可能性。本文介绍了一些神经网络模型及应用。     

神经网络应用

神经网络的应用是神经网络研究的三大主要领域之一。神经网络的应用与其所具备的能力是紧密相关的。本文中,我们从介绍神经网络的基本能力开始,概括地介绍了当前的神经网络主要应用领域。并从神经网络的能力出发,讨论了神经网络的潜在的应用领域。     

神经计算机容错能力分析

容错能力是计算机(传统计算机或神经计算机)能力的一个极重要的方面。本文从研究传统计算机容错技术和人脑容错特性出发,着重研究了神经计算机的容错能力,并得出了对神经计算机设计极有价值的结论。     

面向动态毁伤概率和目标价值的武器目标分配方法

面向毁伤和目标价值动态变化条件下的大规模武器目标动态分配问题,提出了一种基于深度强化学习的武器目标分配求解方法。该方法采用双神经网络结构,基于武器目标分配目标函数设计了一套简单、直观的状态与奖励建模方法。通过仿真实验对所提方法进行了验证,结果表明,所提方法能够较快实现收敛,且整体毁伤和计算效率上优于基于粒子群的方法。所提方法能够有效应对毁伤概率和目标价值动态变化条件下的武器目标分配问题,说明了其良好的拓展性。该方法可应用于作战任务规划、仿真单元自动交火等场景下的武器目标分配快速求解。     

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。     

基于进化规划的自适应高斯神经网络

自适应高斯神经网络能够对目标信号的功率谱有效识别特征进行自动提取和分类,但此网络使用BP算法,其误差能量函数是一个不规则的超曲面,容易陷入局部极小值.因此,提出了一种使用进化规则来设计和训练自适应高斯神经网络的新方法.该方法能够自动地确定网络的最优结构和联结权值,同时避免网络的局部优化.实验结果表明,将该方法用于被动声纳目标的分类识别,能够有效地克服局部最小问题,具有更好的识别率.     

结合YdUaVa颜色模型和改进MobileNetV3的视频烟雾检测方法

为降低视频烟雾检测中的虚警率和提升检测效率,提出Y^dU^aV^a颜色模型,该模型可以表征烟雾的空间域分布特性和时间域变化特性。利用该颜色模型快速筛选出疑似烟雾图像块,降低虚警率和提升运算效率。提出改进的MobileNetV3网络结构,用于提取图像深度特征并对疑似烟雾图像块进行分类识别,检测视频中是否存在烟雾。视频烟雾检测仿真结果表明:该方法准确率和检测帧率高,虚警率低。     

大深度复合同振式矢量水听器设计

针对目前深海无人移动平台缺乏与其工作深度相匹配的复合同振式矢量水听器的问题,采用薄壁铝合金球壳作为矢量通道,压电陶瓷圆环作为声压通道,设计制作了一型大深度复合同振式矢量水听器,并用理论计算、有限元仿真和实验测试的方法对其声学性能和耐压性能进行了验证。该水听器的外径为85 mm,质量为398 g,平均密度为1 240 kg/m~3,工作频段为20～3 000 Hz,矢量通道呈余弦指向性,灵敏度为-187 dB@500 Hz,声压通道无指向性,灵敏度为-191 dB@500 Hz,耐压深度为2 000 m。海上试验表明,该水听器能够搭载在水下滑翔机等深海无人平台上执行声学探测任务,在大深度声学探测领域具有重大的应用价值。     

基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法

结冰问题严重影响飞机飞行安全,结冰智能预测是飞机智能防除冰系统设计和安全设计的重要依据和支撑。为解决复杂冰形在翼面同一位置的法线方向冰形厚度存在多值的问题,提出基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法。设计预测模型的神经网络结构、损失函数、数据规范等,直接将影响飞机结冰的飞行和大气条件作为输入,以灰度化的冰形图像作为输出。基于NACA0012翼型,通过数值模拟方法生成冰形数据集,同时利用风洞试验结果对数值模拟方法进行验证,以确保生成数据的可信度。构建以飞行速度、温度、液态水含量、平均水微滴直径和结冰时长5项参数作为输入的预测模型,并进行仿真训练和验证。仿真结果表明:所提翼型结冰预测模型不仅能够快速预测翼型冰形,而且在冰体轮廓、结冰上下极限、冰角位置、结冰厚度等主要特征方面也与数值计算结果符合较好。