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1989年 | 1篇 |
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852.
853.
854.
855.
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... 相似文献
856.
857.
针对飞行员座舱模拟训练中,传统的头位检测跟踪技术存在的头位检测精度不高、实时性不强、易受外界干扰等问题,结合深度学习方法,提出了一种基于级联卷积神经网络的头位检测跟踪方法.首先结合计算机视觉手段,对拍摄到的飞行员座舱内连续视频图像进行预处理,然后经过三层级联卷积神经网络对处理过的图像进行特征提取,检测人脸,同时完成脸部... 相似文献
858.
859.
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针对当前军械应急保障中备件供应需求依据经验判断,从而导致保障不精准的现实问题,浪费应急保障资源,削弱部队战斗力.在对军械备件需求量进行分析时发现,军械备件需求符合间断型备件需求特征.基于改进的神经网络军械应急维修备件需求预测模型,利用神经网络模型的强大非线性函数的拟合能力,将间断型的备件需求分解为两步.最终,将两个序列... 相似文献