基于可变卷积与迁移学习的小样本检测方法

针对主流方法对弱小目标识别效率低的问题,提出了一种基于可变卷积与迁移学习的小样本检测方法。基于可变卷积思想改进特征提取主干网络,实现在少量数据上达到和普通卷积在大量数据上相等的学习能力。设计一种Soft-NMS共同作用的方法降低多目标重叠容易出现的漏检问题。通过在公开数据集PASCAL VOC和实测弱小目标数据集上的实验表明,所提算法实现小样本条件下对实测弱小目标的检测与识别,且与原始方法相比性能有显著提高,在公开数据集上较原算法提高了5.5%,在实测数据集上较原算法提高了8.3%。     

青春闪烁迷彩色——解读一所大学征兵工作的实践样本

校园文化传递参军报国正能量。“上大学前,我并没有想过参军,是大学新生军训,促使我萌生了走进军营的想法。”管理学院大三学生乔景超,曾服役于火箭军某部,他告诉记者,当第一次踏入校园就感受到热烈而青春的“绿色军营”校园文化氛围。军训是青年学生接受国防教育的一门基础课,也是为军队培养优质后备兵员的重要途径。     

民兵支援空军基地可能担负的任务

未来高技术局部战争中,空军基地后勤和技术保障任务繁重、防空和地面防卫任务艰巨与自身保障力量薄弱的矛盾比较突出,需要动员和组织民兵支援空军基地遂行作战和保障任务。具体可担负以下几项任务:一是提供技术兵员补充。空军基地技术兵员平时编制人员少,战时伤亡大,需要及时补充兵员。因此,及时为空军基地满员补充和扩编提供高素质的兵员,为     

军人基本保险与补充保险比较研究

文章从效用主义角度出发,运用预期理论,论证基本保险与补充保险需求产生的原因;在帕累托改进原则下,推导出为满足这种需求应采取的供给机制,并运用数学工具给予了可行性证明。认为,基本保险是针对共同风险,可以强制性普遍实施的保险制度;补充保险是针对特殊风险需求,可根据自愿性,有选择地实施的保险制度。     

BP神经网络在效能评估中的样本训练

根据WSEIAC模型建立了地面防空导弹武器系统效能评估的指标体系,并依此模型建立与之对应的三层BP神经网络.简要分析了BP算法的实现过程,利用专家打分法和模糊层次法相结合的方式取得该神经网络应用于地面防空导弹武器系统效能评估时的训练样本,并对此神经网络进行学习训练,直至达到精度要求.经验证,该网络在评价地面防空导弹武器系统效能时减少了评估中的人因影响,使评估结果更为科学.     

出入境证件研究的动向与方法探析

出入境证件研究人员应在全面研究出入境证件的基础上加强对签证尤其是"小国家"签证样本的收集与分析;研究人员要注重在当前没有高级文检仪的情况下使用其它鉴别仪器的方式方法;在牢记出入境证件的主要防伪暗记的同时,还要熟悉与掌握出入境证件样本的内容与防伪特征以及犯罪团伙的伪造手法及伪造内容等;要不断学习与积累防伪技术知识,将出入境证件研究工作推向一个新的高度.     

基于主成分的改进马氏距离TOPSIS方法

针对指标变量线性相关,导致变量协方差矩阵行列式(广义样本方差)为零无法应用马氏距离的情况,采用主成分分析法对指标变量进行线性组合,在不减少信息量的同时,得到少数几个不相关的主成分,由主成分构成的协方差矩阵行列式不再为零。依据降维后的主成分变量,采用基于马氏距离的逼近理想解法对五种预警机探测引导能力进行了排序,经检验其结果与实际情况相符。     

基于迁移学习的小样本事件抽取技术及军事应用展望

事件抽取作为信息抽取的任务之一,旨在从非结构化文本中抽取出结构化事件信息,从而更好地应用在相关应用领域和下游任务上。基于迁移学习的事件抽取技术是当前低资源场景下的事件抽取研究的主流方法,通过设计更鲁棒的模型来迁移知识,解决事件抽取面临的训练数据缺乏问题,从而提升小样本事件抽取的效果。对基于迁移学习的小样本事件抽取技术及其军事应用展望作了全面的阐述,回顾事件抽取的起源与发展,描述迁移学习事件抽取的研究背景,并重点总结目前的技术方法及其军事研究现状,提出其军事上应用展望,最后对其面临的问题挑战和未来研究热点作了分析。     

融合图嵌入的光滑主成分分析网络图像识别算法

主成分分析网络(principal component analysis network, PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法光滑主成分分析网络(Smooth-PCANet)。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。     

征途直指广寒宫(下)——人类探月历程

正(上接第2期82页)采样返回和月球车——苏联探月活动的成果苏联在尝试载人登月的同时,"月球计划"在持续进行。任务之一是在月面软着陆,月球探测器自动采集月面土壤岩石样本,然后返回地球。这种自动取样探测器由上下两级组成:下级主要部件是样本采集装置,即一支带有钻头的机械臂,能够钻入月球土壤获取样本;其他部件有软着陆制动发动机、无线电装置、推进剂箱等。上级部件