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1.
在预警监视领域,及时地预测目标行为模式对于态势认知至关重要。首先,针对当前大多数目标行为分类器实时性不强、对离群轨迹不敏感等问题,提出了带有离群检测的归纳式一致性多类预测器(ICMP)。其次,针对目标行为分类算法仅考虑目标的空间位置信息,而忽略航向和速度信息的问题,基于轨迹的时间和空间2个维度的信息提出了时空Hausdorff距离(STHD),从而可以有效区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。然后,基于定向时空Hausdorff距离和K最近邻思想构造了定向时空Hausdorff最近邻不一致性度量函数(DSHNN-NCM);在此基础上,提出了带有离群检测的序贯时空Hausdorff最近邻归纳式一致性多类预测器(SSHNN-ICMP),能够在预警监视场景下对目标频繁出现的行为进行在线学习和分类。最后,分别在仿真军事场景和真实民用场景中进行实验分析,结果表明本文算法具备较好的准确性和实时性,在预警监视任务中有良好的应用前景。 相似文献
2.
以SSD为代表的主流深度学习方法在目标检测领域取得了显著的成绩,但由于该类方法只能以矩形框给出目标的概略位置,检测结果具有很大的背景冗余区域,特别是港口密集停泊的舰船在图像中会出现区域重叠,导致误检和漏检。针对以上问题,提出了一种具有旋转不变性的舰船目标精细化检测方法,该方法综合利用可变形卷积、可变形池化、旋转的边框回归和旋转的非极大值抑制等模块的优点,借鉴MobileNet架构对网络加速,通过学习密集区域目标的几何形变,有效预测目标的旋转角度,最终以旋转的矩形框给出目标的位置。实验结果表明,该算法可实现多类舰船目标类型区分和目标朝向判定的功能,有效地解决了实际应用中的目标精确定位定向难题,提高了自动目标识别的精确性,并满足工程应用的实时性要求。 相似文献
3.
4.
针对卷积神经网络中激活函数无法有效为处于不同激活程度的像素点提供特定梯度响应的问题,设计了一种由多个分段线性函数组成的自适应激活函数.首先依据像素激活值的取值范围,自适应地生成多个独立的激活域,各个激活域的并集包含激活图中全体像素点的激活值;随后在每个激活域中学习一个特定的线性函数,为处于该激活域中的像素点提供特定的梯度响应;最后以NIN网络和ResNet18网络为例,在CIFAR 10和CIFAR 100数据集上,验证所提激活函数的性能.实验结果表明,与现有激活函数相比,本文提出的激活函数,由于能够更好地为处于不同激活程度的像素点提供适当的梯度响应,使分类准确率在NIN网络上分别达到87.96%和69.01%,在ResNet18网络上分别达到88.56%和73.54%. 相似文献
5.
针对利用多重信号分类(MUSIC)算法估计一维几何绕射理论(GTD)的散射中心模型时噪声鲁棒性较差、参数精度不高这一问题,提出一类改进的MUSIC算法。首先,构建原始回波数据的共轭矩阵,有效提高了原始回波数据的利用率;其次,将原始回波数据的协方差矩阵、共轭数据的协方差矩阵叠加取平均,得到一个新的总协方差矩阵;最后,对矩阵作2次方、4次方等偶次方处理,得到另一矩阵,以达到增大信号特征值与噪声特征值之间差距的作用,等效为增大了信噪比。仿真结果表明:所提改进算法的参数估计性能及噪声鲁棒性均要优于经典MUSIC算法。 相似文献
6.
在图像分类任务中,零样本图像分类问题已成为一个研究热点。为了解决零样本图像分类问题,采用一种基于生成对抗网络(GAN)的方法,通过生成未知类的图像特征使得零样本分类任务转换为传统的图像分类任务。同时对生成对抗网络中的判别网络做出改进,使其判别过程更加准确,从而进一步提高生成图像特征的质量。实验结果表明:所提方法在AWA、CUB和SUN数据集上的分类准确率分别提高了0.4%、0.4%和0.5%。因此,所提方法通过改进生成对抗网络,能够生成质量更好的图像特征,从而有效解决零样本图像分类问题。 相似文献
7.
8.
9.
基于案例学习的决策方法具有易于理解、贴近
实际决策过程的优点,成为当前决策领域的一个研究热点。文中针对如何有效地集成不同决
策专家提供的案例信息,提出了一种基于协调权的案例学习群决策模型用以解决多属性分类
决策问题。该方法首先针对各决策者给出不同案例数据,通过构建混合整数规划模型,识别
出具有一致案例信息重要度最大化的典型案例集。然后设计了分类阈值远离程度最大化模型
,以此确定兼容各个决策者案例信息的指标权重(协调权)和最优分类阈值,由此构建一致
性的效用函数并应用获得的阈值进行分类决策。最后通过案例研究以及与其他模型的比较分
析,验证了方法的可行性。 相似文献
10.
针对MBD环境下的零件分类问题,研究MBD信息提取、零件编码转换和深度学习分类算法技术,并创建MBD-计算机辅助零件分类系统(MBD-CAPC),实现从输入MBD模型到输出零件分类结果的自动化。 相似文献