基于自训练EM算法的半监督文本分类

为了提高计算效率,提出基于自训练的改进EM算法STEM。在每步迭代的E-step中,将中间分类器最有把握对其类别进行预测的未标注样本转移至标注样本集,并应用到M-step中进行下一个中间分类器的训练,从而引入了利用中间结果的自训练机制。文本分类实验表明STEM算法在大部分情况下的分类准确性都高于EM,并通过减少迭代提高了分类器学习的计算效率。     

卫星数传调度模型研究

卫星数传调度问题是一个具有多时间窗口、多资源约束的优化问题。针对该问题,建立了卫星数传需求模型、任务模型和调度模型。在建模过程中,采用了框架模型形式,把问题中的主要约束封闭于每个数传任务中,这在降低调度模型复杂度的同时,也降低了调度算法设计难度。还提出了调度算法设计思想,并设计了一基于灵活度的调度算法。仿真表明,所建立的模型及算法对解决卫星数传调度问题是可行的。     

一种无人直升机自主着舰相对位姿估计方法

在无人直升机自主着舰中,鉴于视觉方法在机舰相对位姿估计中存在延迟的缺点,采用视觉惯导融合的方法对机舰相对位姿进行了估计.首先,建立了机舰相对位姿估计框架和相对惯导方程,在其基础上构建了基于IMU和视觉信息的状态方程和量测方程;然后,综合考虑视觉和IMU传感器的特点,采用MAEKF算法对视觉和IM U数据进行融合;最后,...     

基于改进人工势场法的维修分队机动路线规划方法

针对装备维修保障系统中维修分队机动路线规划速度不够及时、算法复杂且所需数据太多和规划路线不够平滑的问题,提出了一种基于改进人工势场法的维修分队机动路线规划方法.该方法通过优化斥力势场函数和基于BUG算法对传统人工势场法进行改进和优化,以解决传统人工势场法存在的目标不可达和局部极小值的问题,更好地实现维修分队机动路线规划...     

高动态GPS抗干扰算法仿真研究

对于高动态条件下GPS(global positioning system)接收机的抗干扰问题,研究等距线阵接收信号模型和基于协方差矩阵扩张的基本原理,并仿真分析了2种基于协方差矩阵扩张的经典抗干扰算法：Mailloux算法和Zatman算法在高动态环境下的作用效果。经过Matlab仿真,结果表明,相比与常规方法,Mailloux方法和Zatman方法在阵元是等距线阵时,都能有效地加宽从干扰方向上形成的零陷,能够提高在高动态环境下的抗干扰效果,使接收机能够捕获卫星信号。     

关联分类CBA算法识别机载火控雷达工作模式

对敌机载火控雷达工作模式的识别与分析,在威胁等级判别、干扰样式选择、电子战辅助决策支持等方面具有重要军事应用价值。因此,针对机载火控雷达工作模式与参数复杂繁多、自动识别准确率不高等问题,提出了一种基于关联分类CBA算法的判定方法,并应用k-折交叉验证法进行验证。该方法从已建立的非协作雷达信号特征库中选择训练样本,基于扫描特征和信号样式应用关联分类CBA算法,即采用迭代方法挖掘特征中的频繁项集,并在此基础上启发式地构建分类器。以机载火控雷达4种空空工作模式为例进行了仿真实验,结果表明：该识别方法对不同的工作状态具有较高的识别准确率。     

多核数字信号处理卷积算法并行优化

针对国防科技大学自主研发的异构多核数字信号处理(digital signal processing, DSP)芯片的特征以及卷积算法自身特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能多核并行卷积实现方案。针对1×1卷积提出了特征图级多核并行方案;针对卷积核大于1的卷积提出了窗口级多核并行优化设计,同时提出了逐元素向量化计算的核内并行优化实现。实验结果表明,所提并行优化方法实现单核计算效率最高能达到64.95%,在带宽受限情况下,多核并行扩展效率可达到48.36%～88.52%,在典型网络ResNet50上的执行性能与E5-2640 CPU相比,获得了5.39倍性能加速。     

一种通用有效的神经网络映射算法

首先分析了神经网络映射的本质,神经网络拓扑结构和神经计算过程,在充分考虑负载均衡与通讯开销的基础上,引入了时间步的思想,提出了一种通用有效的神经网络映射算法,最后给出的对多种拓扑结构的神经网络的测试结果证明了该算法的通用性和有效性。     

鱼雷目标识别技术实验研究

本文分析了雷达目标识别的方法和技术,结合水声环境和目标的特点,提出了一种用于水下目标识别的特征抽取算法,并以ＴＭＳ３２０Ｃ２５为核心研制了相应的实验样机,在水池中进行了实验,结果表明该方法和系统是可行的。     

一类带有交错扩散影响的拟线性抛物系统

利用对偶性技巧及一系列非线性分析的方法,研究一类带有交错扩散影响的拟线性抛物系统解的整体存在性.