跨模态行人重识别的对称网络算法

针对模态间差异,提出基于对称网络的跨模态行人重识别算法,该网络将基于概率分布的模态混淆与对抗学习结合,通过对称网络产生模态不变特征,从而达到模态混淆的目的;针对外观差异和模态内差异,使用不同隐藏层的网络卷积特征构造混合三元损失,提高网络的特征表征能力.RegDB和SYSU-MM01数据集上的大量实验结果表明了该方法的有...     

军队工程协同设计主体识别模型优化研究

协同设计是军队工程建设军民深度融合发展和综合效益提高的必然趋势.如何有效识别协同设计主体是有效实施协同设计的关键.针对军队工程建设特点,构建协同设计主体评价指标体系,用GRD对TOPSIS模型进行优化整合,既发扬了TOPSIS法在应用上能很好地对多属性、少样本事件进行评价的优点,又利用GRD的曲线相似度的柔性评价标准,巧妙规避了TOPSIS求解刚性过强、权重过于主观、评价标准单一、偶尔无法区分两主体优劣的缺陷.实例和灰色聚类的验证结果均表明:该优化组合模型对客观、准确识别军队工程协同设计主体效果较好.     

针对KMC局部最优问题的飞蛾捕焰优化方法

针对传统飞蛾捕焰(MFO)算法求解复杂函数时后期收敛速度慢与求解精度较低等问题,提出了一种基于快速收敛的飞蛾捕焰(RMFO)算法.采用最大最小距离积的方法来初始化飞蛾群,能够提高算法全局收敛速度并且优化解的质量,同时构造出MFO算法的适应度函数作为寻优函数.将RMFO算法和有K均值聚类算法(KMC)进行交叉迭代,构建基于RMFO优化的KMC算法,求解聚类中心时能够改善聚类性能,可以解决现有KMC算法选取初始聚类中心不确定陷入结果局部最优的问题.实验结果表明,通过用UCI国际通用测试数据库的Iris、Wine和Glass 3种数据集,对RMFO算法和优化KMC算法进行性能测试,提出的RMFO算法更加精准,收敛速度快,不易陷入局部最优解,同时,优化KMC算法的聚类性能更好.     

一种基于规则的敌我识别流程优化设计

随着远程精确打击和高超声速武器装备的发展,快速可靠地进行敌我识别、避免误伤尤为重要.分析了系统敌我识别过程中存在的识别结果前后不一致等问题,给出增加告警监视环节的敌我识别流程优化设计,设计了两类告警规则设计方法,强调人机相辅目标识别思想,为我军相关装备工程研制提供参考.     

舰船延伸保修策略多方群体冲突交互式决策模型

为推进海军舰船保修模式改革以促进舰船维修保障一体化发展,当前急需确定一种更匹配装备售后发展主流趋势与海军舰船采购制度的舰船保修策略.对当前海军舰船保修4种模式进行界定和优劣势分析,以确定海军舰船保修策略的调整方向,在界定了海军当前可以实施的32种保修策略的基础上,利用逻辑决断法判断当前海军可以实施的16种质保策略.重点利用基于交互式谈判解决多方群体利益冲突的方法建立了决策模型,以解决舰船延伸保修策略决策谈判中不可避免出现的多方利益冲突的问题,算例结果显示一维非更新预防性简单舰船延伸保修策略在多方群体决策中胜出,借助决策模型可分析出在群体决策中占据优势的要点.     

一种新的雷达辐射源识别专家系统

基于专家知识的雷达辐射源识别系统是解决雷达辐射源识别的重要方式。针对特定的应用背景,提出了一种由知识库确定雷达辐射源相似工作模式比较序列后依据专家知识识别雷达工作模式的新的雷达辐射源识别专家系统,介绍了该雷达辐射源专家系统的组成和各部分的功能,给出了推理过程和确定置信度的知识的表示方法。     

民兵参与“处突”应把握好的几个问题

当前,我国正处于改革和发展社会主义制度的重要历史时期,受体制转换、利益关系调整影响,在部分地区,突发性群体事件时有发生,严重影响了当地经济建设和正常的工作、生活秩序。民兵作为改革开放和社会主义现代化建设的生力军,巩固人民政权的重要力量,必须切实履行《宪法》、《国防法》、《兵役法》和《民兵工作条例》赋予的神圣使命,负起防止和制止社会动(骚)乱,保持社会稳定的重任,为全面建设小康社会做出应有的贡献。为此,必须注意把握好以下几个问题。(一)必须进一步加强民兵基层党组织建设。民兵参与处置突发性群体事件,必须坚持党的领导…     

基于模糊加权法的雷达辐射源识别

为有效解决雷达信号的不确定性问题,将模糊加权理论和不确定性推理应用于雷达辐射源识别,仿真试验表明方法是有效的。该方法不仅适应雷达特征参数连续变化的情况,而且计算简单、性能较好。     

雷达空间目标识别仿真系统设计

设计了基于雷达观测的空间目标识别仿真系统,分析了主要功能组成、仿真系统技术关键,介绍了ISAR成像技术及雷达空间目标RCS预估系统的组成和方法,仿真实践证明,该系统具有一定的实用价值。     

基于MEBN的战术级空中目标意图识别

战术级空中目标意图识别是现代化防空作战中理解战场态势、预测目标行动的关键.构建空中目标意图识别模型的核心问题是如何表示不确定的意图因素以及它们之间的关系.分析了具有典型防空作战意义的想定,并结合军事经验总结了影响意图识别的因素.提出了应用多实体贝叶斯网络(Multi-Entities Bayesian Network)描述空中目标意图,在贝叶斯推理中融入逻辑理论,采用具体的基于知识的SSBN构建算法动态地进行空中目标意图识别.通过仿真实验,验证了此方法的有效性和可行性.