基于BP神经网络的防空保卫目标分类

提出用BP神经网络模型对防空保卫目标进行分类的一种新方法。该方法建立分类评价的指标集,将分类的划分等级作为训练样本集,以指标的各等级标准值作为样本的输入特征值,建立多参数的BP神经网络防空保卫目标分类评价模型,然后用实例训练神经网络,得出了较合理的结论。     

MPEG-4视频编码器纹理填充模块的VLSI结构设计

研究了MPEG-4纹理填充算法的特点,设计了纹理填充硬件实现的VLSI结构.在Xilinx ISE6.1i集成开发环境下,采用VHDL对该结构进行了描述,并使用了电子设计自动化(EDA)工具进行了模拟和验证.仿真和综合结果表明,所设计的VLSI处理器,逻辑功能完全正确,而且可以满足MPEG-4 Core Profiles & Level2的实时编码要求,可用于MPEG-4的VLSI实现.     

区域结构及多尺度纹理分析

结合纹理的结构分析方法 ,提出一种区域状结构 ,并把这种结构作为尺度空间中的特征。在基于区域状特征结构的尺度空间中 ,结构状纹理分析可转化为尺度空间中对特征结构的分析 ,从而实现了对纹理的多尺度分析。理论分析和实验结果证明了这种分析方法的有效性     

D-S证据论在空中目标分类中的应用

首先叙述识别、分类空中目标时需使用多传感器融合技术,分析可利用的各类传感器和从其可得到的各种目标属性参数,以及各种数据融合方法.然后详细介绍了基于D-S证据论的3种多源信息融合分类空中目标方法,并对具体仿真应用结果作了比较.     

战场信息分类

本文在分析战场信息的基础上,确定了战场信息的分类准则,并且为战场信息给出了一个完备的分类。提出这个分类,试图为今后的战场信息格式制订提供指导,为指挥自动化系统间的信息共享奠定基础。     

基于深度学习的跨语言文本情报分类方法研究

文本情报分类工作是情报分析领域的基础性工作。目前,文本情报分类工作通常面向单一语言,跨语言文本情报分类研究相对较少。针对跨语言文本情报分类问题,提出了“XLM-R+TextCNN”模型,通过基于大规模多语种语料训练的跨语言预训练模型(XLM-R)生成与具体语言表示形式无关的文本情报向量,将文本向量输入TextCNN模型,获取文本情报的类别特征,实现对跨语言文本情报的分类。以开源国防科技情报为基础,构建了跨语言文本情报分类数据集,并对模型进行了测试。实验表明,该模型在多项对比评测中,取得了不错的成绩,验证了本方法的可行性与有效性。     

把握知识经济时代特征,进行成人教育改革

知识经济时代对知识功能及其体现有了新认识 ,强调对知识的占有和分享。通过学习知识组织的方法 ,使知识得到再创造。成人学生知识的增长 ,结构化能力的形成 ,需要通过适应时代的学科教育来完成 ,从默认知识到明确知识 ,再将知识纳入到原有的知识结构中 ,内化为个体的内在素质     

无人机航迹规划中动态威胁评估方法

无人机利用动态威胁评估方法可以对航迹中的动态威胁等级进行评估,然后根据评估结果制定相应的规避策略完成规避动作。针对无人机航迹规划中动态威胁的规避问题,提出了基于模糊离散动态贝叶斯网络的动态威胁评估方法。基于模糊分类的信息处理技术可以处理部分连续观测值问题,基于动态贝叶斯网络的推理技术能利用先验信息和离散的证据信息进行不确定性推理,最后推理评估得到动态威胁等级。仿真结果表明,该评估方法在处理时序上不确定性问题具有较强的优势以及很好的鲁棒性。     

基于多尺度特征聚类算法的不确定目标检测

提出一种基于无样本的SAR图像目标检测分类方法。针对空战过程中难以获得大量SAR图像目标样本问题,采用基于全局CFAR的多尺度SIFT特征进行目标纹理描述,并针对特征维度较高及特征描述之间存在的冗余问题,通过PCA算法对其进行降维处理后,采用DBSCAN算法对潜在目标区域的多尺度SIFT特征进行分类实现目标检测。通过单一目标和多类目标图像进行实验验证,实验结果表明该方法具有一定的有效性和可行性。