基于贝叶斯网络的态势估计时间推理方法

基于贝叶斯网络的态势估计方法是目前态势估计领域中的主要方法之一,然而,传统的贝叶斯网络不具备时间语义,因此无法解决态势估计中的时间推理问题.基于此,对贝叶斯网络进行改造,研究了时间贝叶斯网络的构建方法.通过一个战场想定,说明了时间贝叶斯网络构建、推理的过程与方法,证明了提出方法的有效性.     

基于多模型滤波的只测角跟踪方法

只测角单站无源定位跟踪系统中,目标初始状态估计精度较低时,采用扩展卡尔曼滤波算法经常出现滤波发散的情况.针对这一问题,提出了一种多模型扩展卡尔曼滤波方法,根据目标的初始状态估计设计了五个扩展卡尔曼滤波模型,对目标运动状态进行多模型估计,在滤波过程达到稳态后,再采用单模型滤波.仿真实验验证了算法的有效性.     

一种新的基于小波变换的多尺度边缘提取方法

选取二维高斯函数的一阶偏导数构造小波函数,利用小波变换的多尺度特性,结合"非极大抑制"的方法,提取图像的多尺度边缘信息.对传统的小波变换算法进行了简化,显著降低了算法的复杂性和计算量.通过调整小波变换的尺度,既能够获取图像的细节边缘信息,又可以提取图像的粗轮廓边缘信息,仿真实验取得了比较理想的结果.     

信息融合算法在空间飞行器自由段跟踪中的应用

针对空间飞行器在自由段运动的情况,在自由段创建轨道动力学模型,并讨论多基雷达观测下,基于UKF滤波的集中式融合与分布式融合的相关性能.在集中式融合算法中,运用了基于并行和序贯的滤波方法,在分布式融合方法中,运用了Bar?Shalom?Campo融合以及联邦滤波,并对比了几种滤波算法对在轨道自由段状态估计融合的适用性.仿...     

基于改进YOLOv3模型的侧扫声纳沉船目标检测

针对使用Faster R-CNN模型进行侧扫声纳图像沉船目标检测存在耗时长、效率低以及小目标漏警率高等问题,引入YOLOv3模型并结合侧扫声纳沉船图像数据集特点对模型进行了改进。首先,进行浅层特征融合的多尺度训练,从而增加沉船目标浅层特征在检测中所占比重;然后,使用K-means聚类算法重新设置先验框参数及大小,提高小目标检测精度;最后,采用二分类交叉熵函数改进YOLOv3算法中的损失函数,提高模型的收敛速度和泛化能力。实验结果表明：相比Faster R-CNN模型和传统YOLOv3模型,改进YOLOv3模型的AP值达到89.18%,分别提高了1.46%和0.57%;调和平均值F1达到89.08%,分别提高了2.33%和1.04%;检测图片耗时时间为Faster R-CNN模型的3/50,极大地提高了检测效率。该研究结果验证了改进的YOLOv3模型具有更高的检测精度和效率,对海底沉船搜救具有一定的实际指导意义。     

多通道图注意力解耦社交推荐方法

提出具有解耦能力的多通道图注意力社交推荐模型,该模型主要包括深度聚类模块、多通道图注意力聚合模块和评分预测模块。其中,深度聚类模块用于对用户和项目进行分组,并利用聚类结果将用户社交图和用户项目图拆分成多个用户社交子图及用户项目子图,以学习用户兴趣分组及用户对不同类项目的兴趣；多通道图注意力聚合模块学习不同子图对预测结果的注意力；评分预测模块将学习到的用户表示向量和项目表示向量输入多层感知机进行评分预测。在多个真实数据集上的实验结果表明:提出的方法优于其他社交推荐算法。与最新的用于社交推荐的图神经网络方法相比,在Ciao和Epinions数据集上,均方根误差分别降低了2.26%和2.07%,平均绝对误差分别降低了2.58%和3.06%。     

聚类方法在污水处理软测量中的应用机理研究

通过对污水处理过程建立多神经网络模型的可行性研究以及对活性污泥微生物的生长繁殖规律分析,得出在污水处理工程中采用基于聚类方法的多神经网络建模的理论依据,试验表明多神经网络的扩散常数同类半径相当接近,预测精度较高,证实了聚类分析的正确性.分析了可能影响模型精度的原因,指出采用在线实时算法是未来的研究方向.     

《中国军事百科全书》第二版新学科概览(之五)中国历代军史学科

中国历代军史学科是<中国军事百科全书>第二版军事历史门类设立的一个新学科.共选收条目191条,释文16万余字. 中国历代军史学科分为中国古代军史和中国近代军史两大部分,以军队和其他军事组织产生的时间顺序,概略地记述了中国历代军队和军事组织,以及军工生产机构和军事教育机构的发展历程.     

2020年人工智能芯片技术发展综述

对人工智能芯片领域的研究进行了综合评述,并对未来发展趋势进行了分析.首先分析了当前世界主要科技巨头纷纷布局人工智能芯片的现状;然后重点介绍了边缘侧低功耗人工智能芯片的特点与研发应用现状;最后讨论人工智能芯片发展趋势.综述表明,人工智能芯片在越来越多的场景中表现出广阔的应用前景,低功耗和面向通用人工智能的人工智能芯片研发...     

无缝GPS／INS组合导航系统的设计与实现

针对GPS卫星信号失锁条件下GPS/INS组合导航性能大幅度下降的缺点,设计了一种基于ANFIS的无缝组合导航方法,当卫星数目不低于4颗时采用伪距,伪距率的卡尔曼滤波算法,一旦卫星数目少于4颗时采用ANFIS系统估计导航误差,抑制INS的误差积累,从而实现无缝导航.动态车载实验表明,该方法切实可行,相对于传统的紧组合方法,有效地提高了组合导航系统的定位精度和抗干扰能力.