长短周期记忆网络微调的氧气浓缩器寿命预测模型迁移

针对寿命预测模型迁移问题,提出了一种长短周期记忆网络微调(long short-term memory fine tune, LSTM-fine-tune)的迁移模型,利用理想条件下的试验数据对模型进行训练。在迁移过程中,对部分LSTM网络层进行冻结,利用实际服役环境下的数据对网络其他部分进行修正。为验证模型的泛化能力,采用不同相位与幅值的正弦函数生成数据,通过学习数据获取正弦函数的经验知识,并应用至其他正弦函数的回归,结果表明LSTM-fine-tune模型能够快速拟合,平均均方误差仅为1.033 5,明显低于直接预测误差1.536 8。为通过实际监测数据检验本方法泛化能力,分别获取了试验条件下与实际服役环境下氧气浓缩器的数据,对模型的泛化能力进行验证。结果表明,迁移后训练集预测精度提高了43.0%,测试集预测精度提高了20.2%。     

气控软体驱动器结构分析与优化设计

气控软体驱动器的结构特性对其运动和力学特性影响显著,目前气控软体驱动器支反力和倾角性能亟须提升.基于ABAQUS提供的脚本接口,采用Python语言开发脚本建立气控软体驱动器参数化仿真模型,将尺寸因子作为优化变量,联立Isight和ABAQUS,采用单因子试验方法确定倾角和支反力两个目标量的高敏感性影响因子.运用归一化...     

基于核相关滤波的视频卫星目标跟踪算法

随着社会的不断发展和科技的不断进步,视频卫星越来越受到重视,而在卫星视频中对小目标的跟踪也逐渐成为一种新的研究方向.针对卫星视频中目标背景复杂、目标较小、跟踪过程中准确度较低的问题,提出了改进的核相关滤波(KCF)算法对卫星视频中的小目标进行实时性地跟踪.该算法结合卡尔曼滤波算法,解决目标跟踪过程中目标被遮挡的问题,利...     

一种RetinaNet与SE融合的航空取证目标检测算法

针对在开展航空侦察取证时缺乏自动化、智能化取证手段的情况,提出了一种基于Reti-naNet与SE融合的航空取证目标检测算法,解决目标尺度变化大、数据集中类别不均衡的问题,并通过SE (squeeze-excitations)模块引入注意力机制进一步改进性能.该改进算法中的特征金字塔网络FPN可有效应对目标尺寸变化较大...     

机载二维干涉仪测向误差分析

以相位干涉仪测向原理为基础,对机载二维干涉仪测向误差产生原因进行了详细的阐述.分析了内部噪声造成的相位测量误差和载机倾斜造成的基线位置变化对测向结果的影响.考虑电波传输的多径效应,探讨了二径信道和Rice信道下的测向误差.针对仿真结果中各类误差的变化规律,提出具体改进思路和解决方法.     

初距为自适应参量的纯方位最小二乘TMA模型

针对纯方位目标运动分析(TMA)中距离平差法需要人工修订初始距离的限制,建立以初距为参量的最小二乘纯方位目标运动分析(TMA)模型,提出一种自适应确定初始距离的方法,放宽对人工修订初始距离的限制.通过数值仿真,结果表明该方法的有效性,且在收敛时间和解算精度指标上较传统纯方位最小二乘纯方位目标云动分析(TMA)有明显改善.     

抓“读书育人” 促官兵成才

驻渝某预备役高炮团坚持把读书育人、创建"学习型军营,争当学习型军人"作为长期任务来抓,多措并举开展读书育人活动,强化育人观念、浓厚育人氛围,实现了团队建设与官兵成长进步相互促进。该团党委"一班人"提出了要"把学习当作工作做,把工作当作学问做"的具体要求,形成了党委帮抓学、干部带头学、官兵自觉学的良好学习氛围。     

北京市石景山区人武部多措并举 创新民兵教育方式提高教育效果

北京市石景山区人武部针对民兵亦兵亦民的双重身份,多措并举,通过创新民兵教育方式大力提高教育效果。在教育内容设置上,突出国防理论、形势任务和战斗精神教育;在经常性教育中,突出党的基本路线方针政策、形势战备、当代革命军人核心价值观内容;编写     

“数”说民兵新功业

这是一组来自总部机关的权威数字。数字是枯燥的,却是最有说服力的。近年来,民兵在打击分裂恐怖势力、配合部队守卫边海防、参加抢险救灾、应对突发事件等方面作用突出。在2008年抗击雨雪冰冷灾害、抗震救灾、藏区维稳、奥运安保四大战役中,民兵出动之多、范围之广、行动之快、执行任务时间之长都是历史     

遗传算法在防空导弹火力优化分配中的应用

介绍了遗传算法的基本原理、算法设计并结合遗传算法主要解决了如何把目标分配给火力单元的问题,编写了相应的程序,并给出了一个基于遗传算法的火力优化分配方案。