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美国2011年出台《国家安全空间战略》,针对空间对抗问题,首次提出多层空间威慑措施,首次从战略层面指明美国未来空间对抗装备和技术的发展方向,体现出美国空间对抗的新思维。对照美国空间对抗的新思维和空间对抗装备技术发展的新动向,可以看出,这种新思维已在落实中。新形势下,其他国家争取有限制天权面临风险增加、难度增大等新挑战。 相似文献
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在对抗生成网络(GAN)这一概念的诞生及发展推动下,文本生成图像的研究取得进展和突破,但大部分的研究内容集中于提高生成图片稳定性和解析度的问题,提高生成结果美观度的研究则很少。而计算机视觉中另一项经典的课题——图像美观度评判的研究也在深度神经网络的推动下提出了一些成果可信度较高的美观度评判模型。本文借助美观度评判模型,对实现文本生成图像目标的GAN模型进行了改造,以期提高其生成图片的美观度指标。首先针对StackGAN++模型,通过选定的美观度评判模型从美学角度评估其生成结果;然后通过借助评判模型构造美学损失的方式对其进行优化。结果使得其生成图像的总体美学分数比原模型提高了3.17%,同时Inception Score提高了2.68%,证明所提方法具有一定效果,但仍存在一定缺陷和提升空间。 相似文献
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航班的安全运行是民航的第一要素。根据历史数据对航班运行过程中可能存在的风险进行提前评估和预测是保障航班安全运行的有效手段。针对航班起飞阶段的风险问题,提出了一种基于生成对抗网络的航班起飞风险预测模型。对收集到的机组、飞机和环境3方面数据进行清洗、变换和融合,得到初始的起飞风险预测数据集;针对数据集存在的严重类不平衡问题,使用生成对抗网络进行数据增强以提高数据质量;在不同增强程度的数据集上,采用3种不同结构的神经网络训练航班起飞风险预测模型。实验结果表明,生成对抗网络能有效提高实测数据集的质量从而提高了航班起飞风险预测的精度。 相似文献
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军用飞机在执行作战任务过程中,常常会与武器系统遭遇,如何分析其生存能力从而进行改进设计一直是航空领域的研究难点。回顾了作战生存力研究的历史与现状,从敏感性计算和易损性计算两方面总结了生存力的定量分析方法,重点综述了基本信号探测敏感性模型、雷达对抗下的敏感性模型、红外对抗下的敏感性模型,以及部件间弹道遮挡关系确定、部件毁伤测度与判据、重叠及高维空间易损性计算、薄弱部位确定方法等方面取得的新进展。在此基础上,针对未来体系对抗与先进武器环境,提出了生存力研究需要关注和解决的问题,包括网络与信息战下的敏感性分析、敏感性对抗装置的效益代价与权衡设计、部件易损性毁伤机理与判据、先进武器及多因素耦合下的易损性分析以及大数据背景下的性能降级易损性研究等。 相似文献
230.
为了克服传统CFD计算需要耗费大量的计算时间与成本的缺陷,提出了一种基于深度学习的非定常周期性流场的预测框架,可以实时生成给定状态的高可信度的流场结果。将条件生成对抗网络与卷积神经网络相结合,改进条件生成对抗网络对生成样本的约束方法,建立了基于深度学习策略采用改进的回归生成对抗网络模型,并与常规的条件生成对抗网络模型的预测结果进行对比。研究表明,基于改进的回归生成对抗网络的深度学习策略能准确预测出指定时刻的流场变量,且总时长比CFD数值模拟减少至少1个量级。 相似文献