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针对目标识别中常用BP—DS信息融合方法识别率低,运行速度慢,抗噪性差等问题,提出一种基于PNN网络和DS证据的信息融合方法。该方法不仅综合了证据理论在处理不确定信息方面的优点和神经网络在数值逼近上的长处,利用神经网络和证据推理算法获取了基本概率赋值,同时突出了PNN网络在处理多传感器信息的准确性和运算速度上都要优越于BP网络的特点。 相似文献
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针对深度卷积网络目标检测算法参数量大、计算量大以及受星上计算资源、存储资源及功耗的限制,难以实现在轨部署的问题,提出了一种在轨高效目标检测算法加速框架与实现方法。首先,设计了一种可以同时兼容三种卷积算子的计算引擎,有效提高了资源利用率;其次,从通道和卷积核两个维度将目标检测算法模型展开,实现了加速器的高度并行化和可扩展性;最后,在多种FPGA平台上实现了该加速器并对其性能进行了评估。实验结果表明:所提出的加速器计算性能可以达到1843.2 GFLOPs(每秒千兆次浮点运算),推理时间为0.22 ms。与同类加速器方案相比,所提出的加速器框架在性能、功耗、能效比及推理时间方面具有很大优势,适合部署在资源受限环境中,具有良好的星上应用前景和价值。 相似文献
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