2020年深度学习技术发展综述

对深度学习领域的研究进行综合评述,并对其进一步发展方向进行分析.首先分析围绕注意力机制的深度学习技术最新研究成果,以及在自然语言处理领域取得突破性进展的巨型预训练模型的特点与发展路径;随后概述开源深度学习市场的火热局面及其对技术升级的推动作用;最后分别从香农定律、冯·诺依曼架构、摩尔定律三个角度探讨深度学习技术的未来发...     

基于生成对抗网络的空中目标图像生成算法研究

复杂实战背景下的空中机动军事目标视频图像数据较难获得,导致缺少训练数据,从而限制了基于深度学习的目标检测和识别算法的性能.为了解决这一问题,提出一种基于深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)改进算法,采用随机向量作为输入,...     

基于BP神经网络的空中目标威胁排序

研究了BP神经网络算法对空中目标进行威胁排序的方法.水面舰艇对空防御作战中,舰载平台多传感器系统获得空中目标属性信息不完全,利用BP神经网络建立目标各属性权值的分配模型,通过大量的实例对模型进行训练,可以使所获得的空中目标属性信息得到充分利用,从而得到基本符合战场环境的客观的空中目标威胁排序.     

基于混合模型的雷达信号脉内波形分类

为了在雷达接收机中实现对目标信号调制方式的快速判别,针对雷达信号脉内波形分类问题,提出了一种适用于多波形分类的模型.该模型根据信号的自相关性强弱确定应采用的信号预处理方式,进而通过预训练的分类器实现分类.该模型的关键点是根据信号自相关性的强弱分别采用自相关和短时自相关处理信号,并对结果进行时频分析以获得可以描述原始信号...     

基于粗糙集和神经网络的无人机侦察效能评估

针对无人机在多条件下的侦察效能评估问题,提出一种基于粗糙集和神经网络的无人机侦察效能评估方法.在该方法中,寻找影响因素构建无人机侦察效能评估指标体系;结合粗糙集理论去除当中的冗余因素;并在处理因素基础上利用遗传优化的BP神经网络构建无人机侦察效能的评估模型,以提高预测精度.仿真结果表明:该模型不仅能够克服传统BP神经网...     

基于局部敏感哈希算法和神经网络学习的跨媒体检索方法

为了提高跨媒体检索的效率,可行的方法是降低数据集中不相关内容的比例。采用局部敏感哈希算法将图像数据映射到汉明空间并利用神经网络学习将文本数据映射到汉明空间的哈希函数,提出一种可以显著提高数据集中相关文件比例的高效跨媒体检索方法。实验结果表明,提出的方法能够有效去除数据集中的不相关内容,相对于已有的跨媒体检索方法,其有效提高了检索效率与准确率。     

基于自适应模糊神经网络的油料消耗预测模型

根据我军油料消耗预测方法的现状,利用模糊控制和神经元网络原理,提出了一种新的预计方法。量化的作战条件作为系统的输入,预计作为系统的输出,根据历史的输入、输出数据确定系统的特性,激励预测模型,利用此种方法建立的模型根据历史数据训练后,输入现有作战估计条件,即可对部队日平均油料消耗做出预测。     

基于混合训练神经网络的武器系统效能评估

本文采用将遗传算法和神经网络相结合的混合训练神经网络模型 ,分析了其基本思想方法、具体实现过程 ,以及在武器效能评估中的具体应用。实例分析表明 ,该模型用于武器系统效能评估可较好地克服人为因素和模糊随机性的影响 ,使评估结果更为合理可信。     

登陆作战智能化海上输送装卸载作业系统的设想

本文提出了采用代理机制 ,构建智能装载实体 ,实现决策机构智能化的方法 ;文章认为 ,使用分层多级代理 ,以及对象间通信、协商、竞争与裁决的机制 ,并通过基于神经网络技术的学习功能 ,能实现装卸载作业系统对复杂规则 ,尤其是军事规则的逐步理解 ,达到智能化装卸载作业方案生成的目的。     

基于模糊神经网络的弹道导弹测发控系统故障诊断

将模糊神经网络应用于导弹测发控系统的故障诊断。经过仿真发现,模糊神经网络可以充分利用专家知识的不确定性,而且诊断效果很好。