基于GreyNN模型的无人机需求预测研究

针对无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）需求预测问题,建立了灰色神经网络（grey neural network,GreyNN）模型,基于GreyNN模型对无人机需求进行预测。仿真实验结果表明,在小样本贫信息情况下,GreyNN比单一BP神经网络模型和灰色预测（grey prediction）模型预测效果更好,实验验证了方法的可行性。     

基于深度卷积神经网络的多飞行器构型保持研究

基于深度卷积神经网络设计了"智能-校正"算法以快速生成制导指令;深度学习模型是由卷积层、全连接层、批量归一化层和残差网络(ResNet)组合成的一个19层深度神经网络,飞行器状态变量转化为类似于图像像素矩阵的二维矩阵,通过sgd优化和权重衰减正则项将神经网络的训练误差降低至约0.025°;之后针对飞行器运动存在制导指令...     

基于特征聚合的管制语音声纹深度识别方法

针对带有噪声的管制语音声纹识别问题,提出了一种基于特征聚合的声纹识别算法,能够在音频流中识别不同的管制员和飞行员的声纹特征。在经典的X-VECTORS算法的基础上,通过设计残差语谱图特征提取模块和全局可微的NetVLAD特征聚合模块,构造了端到端的说话人识别神经网络训练框架;最后在实际管制语音数据集上对各种说话人识别方法的精度进行了对比分析。实验结果表明,相较于传统的X-VETCORS方法,提出的基于声纹聚合的说话人识别方法具有更高的识别精度。     

基于图神经网络GraphVAE的兵棋态势预测方法

在战场上敌我双方作战的过程中,准确地预测敌方的兵力部署将有利于我方的作战。基于兵棋推演的态势数据,通过训练图神经网络,提出了预测敌方未知算子位置的方法。首先,在对数据进行预处理后,实现了态势到图结构数据的转化,构造了兵棋态势的图结构数据集,用于图神经网络的训练。其次,根据兵棋态势及其数据的特点改造了GraphVAE模型,实现了兵棋态势图结构数据的补全。最后设计了基于补全后的图结构数据,计算敌方算子位置的方法。通过实验证实了该方法的有效性和可行性。     

基于卷积神经网络的多功能雷达行为辨识研究

针对多功能雷达行为状态复杂多变、难以识别的问题,提出了一种基于卷积神经网络的雷达行为辨识方法.建立多功能雷达行为辨识模型,对数据进行预处理,构建多功能雷达信号样本集.通过变化点检测算法对原始雷达信号脉冲序列进行分割,补齐有缺失的特征参数,构造完整的可用于训练的信号加参数数组样本.并针对处理后的雷达行为数据集的特点设计卷...     

武器装备作战效能灰色聚类评估

武器装备作战效能的指标是多样的,而且意义不同、量纲不同,且指标的实现值往往在数量上悬殊很大,如何在这种情况下比较好的解决作战效能综合评估问题,提出了基于灰色定权聚类和三角白化权函数的灰色聚类评估方法解决此问题,给出了应用的一般步骤。以某型水陆坦克为例,对其改装前后的作战效能进行了对比分析,并为其将来进一步改进提出了建设性建议。     

使用低分辨率雷达和神经网络进行舰船目标识别

本文研究使用低分辩率下靶区雷达包络线、预处理和神经网络工具进行舰船目标分类的方法。文中使用改进的傅里叶离散梅林变换来提取对雷达姿态角变化不太敏感的某些特征。使用Kohonen的学习矢量量化(LVQ)自组织映射对这些特征矢量进行分类。文中也研究了使用反向传播算法进行训练的前馈网络在目标分类中的应用,并将这一分类系统用于模拟和真实两种数据。对于目标姿态角误差不超过30度的真实数据,分类的正确率高达90％。     

基于CNN的视频火焰识别及模型剪枝

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。     

多重优化的分布式无线覆盖探测算法

为满足无线通信网络信号覆盖有效性的实时实地可重复探测的需求,提出一种基于传感器网络的分布式无线覆盖探测算法。通过随机部署于目标区域内的无线传感器节点对无线通信网接收信号强度进行感知和预处理;利用变异函数构造新的BP神经网络目标函数,通过改进粒子群算法优化其初始权值和阈值;利用训练好的网络模型对存在探测盲区的目标区域进行插值估计,并联合传感器节点采集到的数据生成无线通信网络等信号强度线。仿真结果表明,所提算法比其他经典算法具有更高的精度,可有效探测目标区域无线通信网络的信号覆盖情况。