基于层次情节性元强化学习的对抗行为评估

基于强化学习的敌方对抗行为评估能够提高仿真推演的智能化水平,强化学习算法的训练速度成为制约其实际军事应用的关键.为了加快强化学习速度,首先将敌方对抗行为评估建模为多任务强化学习,并将环境知识和经验集成到学习算法,提出基于层次情节性元强化学习(Hierarchical Episodic Meta?Deep Reinfor...     

改进非凸估计与非对称时空正则化的红外小目标检测方法

针对复杂背景下的红外小目标检测,在非对称时空正则化约束的非凸张量低秩估计算法基础上,提出了一种新的核范数估计方法代替原算法中的估计方法。提出基于结构张量与多结构元顶帽(Top-Hat)滤波的自适应权重张量对目标张量进行约束,增强目标张量稀疏性的同时抑制其中残存的强边缘结构。实验结果表明,所提改进算法能够更好地消除图像中强边缘结构对检测结果的影响,在保证检测率的情况下,较原算法具有更低的虚警率。     

一种有视线角约束的模糊变系数变结构制导律北大核心

针对有末端视线角约束下拦截高速机动目标的场景,设计了一种模糊变系数变结构制导律。提出了一种自适应变结构制导律,制导律可以根据弹目距离自适应调整趋近滑模面的速度;用饱和函数代替制导律中的开关项,有效消除了系统抖振。仿真表明,拦截高速非机动和高速机动目标,提出的变结构制导律均可以满足视线角约束和脱靶量要求,但需用过载较大。为解决需用过载较大的问题,引入模糊控制方法,设计模糊控制器对变结构制导律中的导引系数进行优化,得到了一种模糊变系数变结构制导律,可以满足视线角约束且有效抑制了系统的需用过载。     

一种复合模式的人脸识别系统设计

通过综合考察红外 可见光图像人脸识别的优缺点,利用红外温谱图进行人脸检测与识别的优势,在研究可见光和红外人脸温谱图识别技术以及两者融合技术的基础上,提出和设计了一种新的红外 可见光复合模式的人脸识别系统。初步实验结果表明,这种识别方法不论从理论上还是从实验上都是可行的,系统具有良好的识别能力。     

大学生学校认同主要影响因素的元分析

[目的]探讨大学生学校认同主要影响因素,以此为高校提高学生的学校认同水平提供切实可行的办法。[方法]本研究采用元分析技术对学校认同主要影响因素进行探究,通过文献检索,纳入了43个独立样本,4683人进行元分析。[结果]学校内部因素(r=0.42)和外部环境因素(r=0.44)与学校认同都有中等程度的相关,而个人因素与学校认同只有弱相关(r=0.04)。[结论]今后学校提高大学生的学校认同,要着重关注学校内部因素建设和外部环境因素建设,以促进学校和学生的良性发展。     

基于辅助阵元的幅相误差和DOA同时估计算法北大核心

针对阵元幅相误差使波达方向(direction of arrival,DOA)估计精度下降的问题,提出了一种阵元幅相误差和DOA同时估计算法。该算法通过在阵列一侧设置少量已校正阵元,改变了误差矩阵的结构,并根据改变后的矩阵特征构造了变换矩阵,通过构造的变换矩阵和子空间算法,实现了对阵元幅相误差和DOA的同时估计。此外,该算法能够解决信源功率存在较大差异时误差估计不准的问题,实现了高精度的误差和角度的同时估计。计算机仿真结果证明了所提算法的正确性和有效性。