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761.
本文首先分析了现代战场环境对武器系统智能信息处理的应用需求,然后对神经网络理论与技术在武器装备系统中的现实应用与潜在前景给出了一个从理论到实例的较为详细的介绍与分析。着重介绍了神经网络在雷达、红外及声纳目标的检测、识别、多机动目标跟踪及武器系统的智能控制等方面的应用情况,力图展示神经网络用于武器装备系统的特色与优势,并给出了其在武器装备系统各方面应用情况的一个概貌。在文章的最后,针对目前存在的神经网络实验研究到实际装备之间的缺环,我们分析了神经网络能力验证的研究即神经网络本身可靠性研究的必要性与迫切性。 相似文献
762.
周良泽 《军事运筹与系统工程》1996,(1)
论证了“削高排除法”这一求解指派问题的新方法及其理论体系的重要组成部分———削高排除基本定理。该工作进一步丰富和扩展了指派矩阵同解改造理论。 相似文献
763.
介绍了解不适定问题的Tikhonov正则化方法,给出它的基本概念、基本结果以及它的进一步发展。 相似文献
764.
766.
能量管理是在远距离拦截高速、频繁机动的目标时必须要考虑的问题,因为此时不仅拦截弧段长、拦截飞行时间也更久,拦截制导律设计不能不计能量代价地跟随目标机动。通过将非线性弹目运动关系降阶,在运用最优控制理论的基础上,引入分段线性阻尼项,提出了一种针对高速、机动目标的最优制导律,可以满足终端碰撞角约束及能量管理需求。该方法得到的制导律可令导弹在拦截高速机动目标时,对目标机动的敏感度随弹目距离而变化,并分析了不同的分段线性阻尼对拦截弹道的影响。通过二维非线性仿真验证了制导律的性能。 相似文献
767.
768.
769.
770.
针对多旋翼无人机在无人干预情况下的自主着陆问题,提出一种基于迁移学习的地面标识图像检测方法.该方法基于TensorFlow深度学习框架,使用迁移学习技术在地面标识数据集上重新训练Inception-v3模型以构建新的地面标识识别模型.以四旋翼无人机为例,将其拍摄的着陆坪图片与其他地面标识图片作为训练集输入神经网络,通过多次训练校正神经网络参数.实验结果表明,基于迁移学习的四旋翼无人机着陆地标识别比直接基于In-ception-v3模型的识别效果要好得多,在仅有数千张训练图片的情况下,测试准确率超过90%.在Windows下训练、测试的模型可移植到树莓派3B上,完成了基于Python和TensorFlow开发的程序在不同操作系统下运行的验证工作. 相似文献