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出版年
2023年 | 4篇 |
2022年 | 5篇 |
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2018年 | 3篇 |
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2009年 | 21篇 |
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2005年 | 21篇 |
2004年 | 22篇 |
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2002年 | 6篇 |
2001年 | 17篇 |
2000年 | 10篇 |
1999年 | 12篇 |
1998年 | 16篇 |
1997年 | 13篇 |
1996年 | 5篇 |
1995年 | 7篇 |
1994年 | 3篇 |
1993年 | 2篇 |
1992年 | 7篇 |
1991年 | 4篇 |
1990年 | 2篇 |
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262.
针对现有雷达辐射源识别算法的不足,探索雷达辐射源数据库识别的新算法。运用属性测度理论建立了雷达辐射源属性识别模型,结合距离算法、灰关联算法和神经网络样本训练思想,设计出基于属性测度模型的雷达辐射源属性识别算法。通过仿真验证,该算法兼具识别准确度高和识别速度快优点,实用性较强。 相似文献
263.
随着反导防御系统的发展,弹道导弹突防将受到更大的威胁。HLA以其可重用性、互操作性好的特点,逐渐成为仿真的主流体系结构。介绍了HLA的系统组成和联邦开发的过程,提出了一个基于HLA的弹道导弹突防仿真系统仿真框架,为后续的仿真系统开发奠定了必要的基础。 相似文献
264.
265.
主成分分析网络(Principal Component Analysis Network,PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。然而PCANet在构建网络卷积核时只关注了图像的主分量信息,忽视了近邻像素点之间的位置关系。而通常情况下,图像的相邻像素点具有空间强相关性,因此利用图结构保持像素点的位置近邻关系更有利于网络提取有效特征。因此,我们将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法Smooth-PCANet。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,我们在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。 相似文献
266.
针对无人机对地目标识别过程中的小样本问题以及目标存在的遮挡和混淆情况,提出了一种融合自注意力机制的小样本目标识别模型。在利用元学习思想获取小样本学习能力的基础上,将自注意力机制学习目标内部各部分之间的上下文依赖关系引入模型,从而增强目标表征能力,以解决遮挡和混淆情况下有效特征不足的难题。为验证模型效果,通过对基准数据集和无人机航拍数据进一步加工,构建了遮挡和混淆目标数据集,设置了不同的遮挡程度和背景混淆率。通过在不同数据集上的验证,并与深度学习模型对比,证明提出的模型具有更高的学习效率和识别正确率。 相似文献
267.
基于小波包分析的电磁导波信号缺陷识别 总被引:1,自引:0,他引:1
在钢管的电磁导波缺陷检测中,导波信号会不同程度地受到环境噪声污染。针对该问题,提出基于小波包系数区域相关分析的信号处理方法,通过对有缺陷与无缺陷情况的钢管电磁导波检测信号进行小波包分解重构、滤波和区域相关法对比分析,有效地解决了电磁导波检测中钢管缺陷的判别问题。 相似文献
268.
269.
270.
为提高智能视频监控系统中运动目标检测算法在低信噪比条件下的鲁棒性,结合混合高斯背景建模算法和随机共振原理实现一种低信噪比下的运动目标检测算法。算法根据混合高斯背景模型对当前帧生成目标概率灰度图,在本文定义的性能评价函数下,通过向该概率灰度图添加噪声使得评价函数最优化从而达到随机共振,对该随机共振灰度图进行阈值分割得到输出的检测目标。针对昏暗、大雾和红外视频分别进行了实验,证实了本文算法的有效性同时也显示本文算法相对于普通背景差算法性能获得了明显提升。 相似文献