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为降低弹道目标整体误识别代价,提出了基于代价敏感剪枝(CSP)一维卷积神经网络(1D-CNN)的弹道目标高分辨距离像识别方法。首先,基于彩票假设提出了同时以降低模型复杂度和误识别代价为目标的统一框架;然后,在此基础上,提出了基于人工蜂群算法的网络结构无梯度优化方法,以网络结构搜索的方式自动地寻找1D-CNN的代价敏感子网络,即代价敏感剪枝;最后,为了使代价敏感子网络在微调过程中仍以最小化误识别代价为目标,提出了一种代价敏感交叉熵(CSCE)损失函数对训练进行优化,使代价敏感子网络侧重对误识别代价较高的类别正确分类来进一步降低整体误识别代价。实验结果表明:结合CSP和CSCE损失函数的1D-CNN能在保持较高的识别正确率的前提下,相比传统的1D-CNN具有更低的整体误识别代价,且降低了50%以上的计算复杂度。 相似文献
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一、概述电子设备已广泛的用于国防、国民经济及人民生活等各个领域,已越来越成为人类生活所不可缺少的东西。电子设备的大量使用,设备在系统中的地位,都要求电子设备具有良好的环境适应能力和高的可靠性。随电子技术的发展,电子设备也向小型、大功率、多功能发展,这使电子设备中的元器件、零部件数量多、排列紧凑、组装密度大,尤其是航天设备(包括星载、箭载、车载设 相似文献
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从武器装备研制技术文件的管理特点和管理现状分手,建立了规范研制技术文件的管理体系,并以基层单位的实际做法为例说明其达到的效果。 相似文献
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NF—3风洞设计特点 总被引:1,自引:0,他引:1
西北工业大学NF-3风洞气动设计、结构设计和测控系统都有其特点,流场校测和标模实验的结果表明,该风洞的最大风速、能量比、紊流度等重要性能指标上达到国际先进指标。 相似文献
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78.
79.
杂波谱稀疏恢复空时自适应处理(STAP)是一种有效减少杂波样本数需求的机载雷达杂波抑制方法。然而,空时平面被离散地划分为若干个网格点来构建空时导向矢量字典,当字典在失配时,杂波脊不能准确落在预先离散化的网格点上,稀疏恢复STAP性能严重下降。提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的字典失配杂波空时谱估计方法,首先利用二维泰勒级数建立空时动态字典模型,然后将字典失配误差作为待估超参数构建贝叶斯稀疏恢复模型,并利用失配误差估计值对空时导向矢量字典进行修正,最后利用修正后的空时导向矢量字典重构杂波协方差矩阵,进而计算杂波空时谱。实验证明,该方法能够有效提高字典失配情况下的杂波谱稀疏恢复精度,杂波抑制性能优于已有字典预先离散化的稀疏贝叶斯学习STAP方法。 相似文献
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