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861.
空袭目标识别是防空作战指挥决策的关键环节,针对空袭目标特征繁杂容易造成模型拟合和识别精度不高这一问题,为提高空袭目标的识别能力,提出了一种基于双层随机森林的空袭目标识别算法。该算法在第一层随机森林通过计算基尼指数变化量对特征进行重要性评估和优选,然后在第二层随机森林进行数据降维和目标识别,相较传统随机森林能够提高目标识别的准确率和稳定性。将该算法与传统随机森林、支持向量机和PNN神经网络进行对比分析,仿真结果表明该算法能够在保证识别准确率的基础上同时具有较高的识别速度和识别稳定性。 相似文献
862.
针对低分辨雷达人工目标识别效率较低的问题,提出了基于深度迁移学习的雷达自动目标识别方法。该方法利用雷达回波序列轮廓像构建空中目标数据集,使用深度卷积神经网络自动提取回波数据中的深层特征,并对雷达目标进行分类识别。为了解决深度学习对样本量的巨大需求,在分类模型训练时,引入迁移学习思想,将经ImageNet数据集预训练过的初始网络模型迁移到雷达目标识别任务中,再通过空中目标数据集对模型参数进行微调,实现小样本条件下对空中目标的粗分类。实测数据的结果表明:所提方法能够在小样本条件下较为准确地对空中目标的大小和架次进行分类识别,具有良好的识别性能。 相似文献
863.
864.
865.
针对无人机平台空间和资源有限、高分辨率SAR图像检测容易出现目标标注不准以及计算量过大等问题,提出一种无人机载高分辨率SAR图像目标快速检测方法。该方法首先利用双边滤波器抑制高分辨率SAR图像中存在的相干斑噪声和目标内部的非均匀起伏;然后进行一次大尺度的SLIC分割,通过对超像素单元粗糙度进行分析,对存在欠分割问题的超像素单元再进行一次小尺度的SLIC分割;最后对过分割的超像素单元进行合并处理,最终得到目标检测结果。实验结果表明,该方法不仅可以提升对高分辨率SAR图像目标的检测效率,改善SAR图像目标提取能力,还有利于发现部分人工方法容易遗漏的小目标,具有很好的工程应用价值。 相似文献
866.
边防民兵平时担负着边防战备勤务、维护边疆社会治安和参加边境处置突发事件等任务,战时担负着参加边境防卫、支援保障部队作战、为部队补充兵员、配合部队平暴制乱、守护边疆重要目标、维护边境社会秩序等任务。新世纪新阶段,着眼维护边境地区安全稳定,加强边防民兵建设,必须坚持任务牵引,把好重点环节。(一)要编得实。搞好边防民兵组织建设,一是要编实人员,保持,人员流动量较大,在位。鉴于边境地区人口底数较小,人员流动量较大,要适当放宽年龄条件、拓展编兵范围,解决好兵员底数相对不足问题,确保组织落实;要坚持“三个不编”,即常年在外… 相似文献
867.
动态武器目标分配(weapon target assignment,WTA)问题是军事运筹学研究的重要理论问题,也是作战指挥决策中迫切需要解决的现实问题。在对动态WTA问题进行描述分析的基础上,运用随机过程理论证明了动态WTA过程的马尔可夫性;给出了该马尔可夫决策过程的状态转移概率的解析表达式,并对其状态特点进行了简要分析。研究结果可以为动态WTA及相关问题的研究提供理论和方法依据。 相似文献
868.
运动目标的空间位置确定是光学测量的重要内容,具有十分广泛的工程应用背景。针对无目标距离信息和目标上已知控制点的单像机成像情况,通过假设目标服从某种运动规律,增加目标定位的约束信息,提出了一种单像机对运动目标定位的新方法:共线方程法。仿真计算证明了此方法的正确性和可行性。 相似文献
869.
870.