基于神经网络的螺丝表面缺陷检测

针对螺丝零件通常存在的缺陷检测问题,提出了一种基于神经网络螺丝表面缺陷检测方法。将SimAM注意力机制引入YOLOv7网络模型,用GIoU损失函数替换CIoU损失函数提高模型检测精度,在目标框位置预测过程中,引入Soft-NMS优化候选框选择方法,有效提升候选框位置选择的精度。实验结果表明,改进后的网络模型平均精度均值(mAP)达到98.9%,对小目标缺陷检测精度更高,误检漏检情况更少,可以有效满足螺丝表面缺陷检测要求。     

基于ST-YOLOv7的无人机视角下行人及车辆识别

由于无人机视角下的背景复杂,识别的目标多为远距离小目标,因此容易导致漏检及误检问题。为了实现无人机视角下对行人及车辆高精度识别,提出了以YOLOv7网络模型为基础的ST-YOLOv7算法,主干网络中融合了Swin Transform模块,构建复杂背景与小目标的全局关系,融入SENet通道注意力机制,为不同通道的特征分配不同权重,增强小目标特征的捕捉,在头部网络中,加入了YOLOv5网络中的C3模块,增加网络的深度和感受野,提高特征提取的能力,增加了1个小目标检测层,进一步提升对小目标识别的精度。实验证明：ST-YOLOv7网络模型在自制的航拍数据集中对行人的识别精度高达83.4%,对数据集中的车辆的识别精度达到了89.3%。均优于YOLOv5和YOLOv7目标检测算法,以较小的效率损失取得了较高精度。     

多层结构设计的超宽带石墨烯泡沫吸波材料

为了解决吸波材料超宽带吸收问题,利用遗传算法在不同厚度不同层数的约束条件下,以吸波带宽为优化目标,对多种石墨烯泡沫吸波材料进行多层组合设计.研究了不同材料种类数、不同层数、不同总厚度的多层组合材料的反射率,并分析了这些因素对有效吸收带宽的影响.研究结果表明:利用电磁参数差异较大的石墨烯泡沫吸波材料组合,进行梯度设计,充...     

准零风层新型临近空间浮空器区域驻留性能

以基于平流层底部的准零风层风场进行区域驻留的新型临近空间浮空器为研究对象,介绍了其工作原理和系统组成。通过建立动力学模型、高度调控模型和能源模型,分析浮空器在基于飞行速度约束和基于南北范围约束两种工作模式下的区域驻留能力,并讨论浮空器在这两种工作模式下的动态能源特性。对长沙地区风场环境的研究结果表明,相对于无控自由飞行状态,浮空器在两种工作模式下均可实现100 km直径范围的长时驻留,基于飞行速度约束工作模式对能量的消耗更低。     

跨层协同指挥控制网络抗毁性研究

针对跨层协同指挥控制网络特点,研究指挥控制网络抗毁性问题。运用复杂网络理论解析指挥控制网络体系,提出跨层协同指挥控制的结构模型和生成算法。在此基础上,分析了指挥控制网络的多类型复合攻击策略,引入自然连通度作为网络抗毁性测度指标。仿真分析多类型复合攻击策略下的跨层协同指挥控制网络抗毁性。     

电子防空协同下多层火力拦截巡航导弹能力研究

从电子防空和火力拦截两个方面分析了抗袭巡航导弹的基本对策,采用排队论方法构建了"软硬杀伤拦截"的效能模型,并计算出固定部署防空体系的拦截效率。结合算例证明了模型的实用性,通过对比得出在有电子防空协同下拦截巡航导弹时的可行性与优势。     

基于改进烟花算法的ELM分类模型

针对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的性能必须依赖于大量隐层节点的问题,提出了基于改进烟花算法(Improved Fireworks Algorithm,IFWA)的ELM分类模型。用改进的烟花算法进行迭代搜索,求得N个最优的烟花;选择ELM测试数据集的RMSE作为改进烟花算法的适应度值函数,来优化ELM每个隐层节点的输入权值和偏置,使得节点的决策水平提高,从而使ELM的决策性能显著提高;采用KDD99数据集验证表明:改进烟花算法的极限学习机(IFWAELM)能够以较少的隐层节点得到更高的测试平均正确率,提高了极限学习机的泛化性能。5种同类算法性能对比实验也表明IFWAELM是效果最优的。     

美陆军战场信息系统发展的启示与思考

战场信息系统作为信息化战争条件下作战力量"倍增器",是构建未来陆军作战体系的核心和纽带。从未来战场信息系统的作战需求出发,分析了美陆军战场信息系统的迭代过程、各阶段主要特征及典型系统;探讨了美陆军战场信息系统的发展思路和途径,以期为我国陆军战场信息系统的顶层设计研究提供参考。