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232.
神经随机微分方程模型(SDE-Net)可以从动力学系统的角度来量化深度神经网络(DNNs)的认知不确定性。但SDE-Net面临2个问题,一是在处理大规模数据集时,随着网络层次的增加会导致性能退化;二是SDE-Net在处理具有噪声或高丢失率的分布内数据所引起的偶然不确定性问题时性能较差。为此设计了一种残差SDE-Net(ResSDE-Net),该模型采用了改进的残差网络(ResNets)中的残差块,并应用于SDE-Net以获得一致稳定性和更高的性能;针对具有噪声或高丢失率的分布内数据,引入具有平移等变性的卷积条件神经过程(ConvCNPs)进行数据修复,从而提高ResSDE-Net处理此类数据的性能。实验结果表明:ResSDE-Net在处理分布内和分布外的数据时获得了一致稳定的性能,并在丢失了70%像素的MNIST、CIFAR10及实拍的SVHN数据集上,仍然分别获得89.89%、65.22%和93.02%的平均准确率。 相似文献
235.
236.
提出一种基于频域相关的宽带干涉仪测向新算法,该算法利用DFT作为接收信道化的手段,在感兴趣频点上通过对不同接收通道的复频谱序列求互相关来估计通道相差,为在宽频带范围内对多个信号的频率和波达方向同时估计提供了一种新的途径。理论分析和仿真实验都表明该算法具有良好的性能。 相似文献
237.
238.
一种新的快速传递对准方法及其可观测度分析 总被引:2,自引:0,他引:2
传递对准能够充分的利用丰惯导(MINS)的高精度导航信息,使子惯导(SINS)获得较高的对准精度和较快的对准速度,成为机载、舰载武器惯导系统初始对准的首选方案.为了实现快速传递对准,美国学者Kain放弃了在导航坐标系内定义姿态误差进而建立误差模型的传统方案,在载体坐标系内分别定义了真实姿态误差和计算姿态误差,并分别建立了误差模型,并在该模型的基础上提出了具有较快对准速度和较高对准精度的"速度+姿态"匹配快速传递对准方法.提出了基于该误差模型的"速度+角速度"匹配快速传递对准方法,并对基于奇异值分解的町观测度分析方法进行了改进,通过可观测度的分析表明本文所提方法使得真实姿态误差的可观测度有较大的提高,仿真结果验证了理论分析的结论,各个坐标轴上姿态误差角的估计精度都有不同程度的提高,特别是方位误差角的估计误差减小为不到原来的1/3. 相似文献
239.
提出了一种新的运动目标全极化一维成像方法,该方法利用解线性调频处理的小场景回波成像特性,使用小于发射脉冲宽度的时间延迟来实现不同极化通道之间的隔离,既能克服瞬时极化测量体制受发射波形特性限制的缺点,又能抑制传统分时极化测量体制长时间间隔导致的目标极化特性去相关效应.建立了运动目标的回波模型,分析了各相位因子的性质,针对不同的相位因子特性提出了相应的补偿方法:首先利用目标互易性原理对不同极化通道之间的相位差进行补偿,然后根据最小熵值准则实现对时延一次项和高次项精确补偿.仿真结果表明本文方法的有效性. 相似文献
240.
戴碧露 《桂林航天工业高等专科学校学报》2000,(1):29-30
文章针对当前市场经济条件下教师队伍建设中出现的问题进行了分析,并从行为科学理论的角度研究了当前高校教师队伍建设不稳定的主要因素,并结合实际,提出了相应的措施。 相似文献