基于记忆关联学习的小样本高光谱图像分类方法

高光谱图像（HSI）分类是遥感领域的基础应用之一。该任务旨在根据部分带类别标签的像素样本训练分类器,预测图像中剩余像素对应的类别标签。在实际应用中,由于人工标记样本成本过高,只能获得少量带标签的样本。针对少量样本无法准确描述数据分布从而导致训练过程过拟合的问题,提出一种基于记忆关联学习的小样本高光谱图像分类方法。考虑到无标签样本中包含大量与数据分布相关的信息,构建基于有标签样本记忆模块,并根据样本间的特征关联,利用不断更新的记忆模块学习无标签样本的潜在类别分布,构建无监督分类模型,并与传统的有监督分类模型进行联合学习。在多个高光谱图像分类数据集上的实验结果表明,所提方法能有效提升小样本高光谱图像分类的准确性。      

基于Multivariate BiLSTM-FCNs的机动实时识别方法

机动的实时、准确识别对飞行员意图识别、空战态势感知具有重要意义。提出了将完整机动划分为若干机动单元,采用基于Multivariate BiLSTM-FCNs的方法自动提取并分析机动单元数据内部的时序特征和依赖关系,实现对机动单元的精确识别。然后通过机动单元窗口过滤噪声机动单元,实时监测机动是否执行或发生变化,实现机动单元到完整机动的实时识别。通过仿真实验识别了筋斗、盘旋、俯冲、爬升和破S机动。实验结果表明,在平均识别延迟率仅为26.19%的情况下,机动识别准确率高达96.67%。     

基于自联想神经网络的发动机控制系统传感器故障诊断与重构

研究自联想神经网络及其在发动机控制系统传感器故障诊断及重构中的应用。自联想神经网络关键在于特征提取和噪声滤波。综合自联想网络的最优估计与故障诊断 ,自动区分估计误差和传感器故障。仿真结果表明这种方法不需要模型 ,能诊断传感器硬、软故障 ,当发动机性能蜕化时也能提供很好的解析余度。     

一种混合励磁开关磁通永磁记忆电机设计与调磁性能分析

设计了一种混合励磁开关磁通永磁记忆电机,利用Ansoft Maxwell 2D仿真软件建立了其电机模型,分析了其电机运行原理。采用有限元分析方法,对电机的调磁特性进行了探究,给出了铝镍钴永磁体处于不同磁化状态时的磁力线分布、相磁链曲线、反电动势曲线、磁通密度分布曲线和转矩波形曲线。仿真结果表明,该电机相较于常规永磁同步电机具有良好的调磁性能。     

一种改进的变记忆长度辨识算法

本文基于多分辨分析方法 ,提出了一种改进的变记忆长度的小波变换多分辨分析方法 ,该方法将辨识的数据分解到不同频段 ,然后针对各不同频段采用不同的记忆长度进行辨识 ,通过对某航空涡轮起动机系统辨识的实例 ,表明该方法可以有效地提高系统辨识的精度。     

在UFO里的记忆

吉尔·皮萨罗的记忆即使在白天,如果周围没有人也有被劫持的例子。现在看一下当年9岁的吉尔·皮萨罗的例子。吉尔在图书馆里借了几本书后回家的途中,把书放在自行车的筐里,一本书打开放在车把上。吉尔一边看书,一边推着自行车。他在穿越公园时被     

基于时空注意力机制的新冠肺炎疫情预测模型

新冠肺炎疫情持续蔓延给人类社会带来深远影响,准确预测各地区的病毒传播趋势对防控疫情而言至关重要。现有研究主要基于传统的时序预测模型和传染病模型,鲜有考虑疫情地区关联复杂和时序依赖性强的特点,限制了其疫情预测的性能。为此,针对新冠肺炎疫情的预测任务,提出了一种时空注意力驱动的自编码器框架。通过引入空间注意力机制捕捉病毒感染序列间的动态空间关联性,利用时间注意力机制挖掘病毒感染序列中复杂的时序依赖性,以此实现对不同地区的新冠肺炎病毒传播趋势的准确预测。在模型的编码器端,融合空间注意力机制的长短期记忆(LSTM)网络,关联目标地区与其他地区的病毒感染序列,提取该区域近期新冠肺炎疫情的时序特征。在模型的解码器端,将时间注意力机制引入基于LSTM网络的解码器中,通过捕捉病毒感染序列的时序依赖性推测未来的新冠肺炎疫情趋势变化。在多个公开的新冠肺炎疫情数据集上对所提模型进行验证,实验结果表明：所提模型的预测性能超越了LSTM等模型;在公开的欧洲部分国家新冠肺炎疫情数据集上,预测误差指标RMSE和MAE分别降低了22.3%和25.0%,在中国部分省级单位新冠肺炎疫情数据集上,RMSE和MAE分别降低了...     

手绘旅行：DIY旅行私家记忆

你是否记得,你写的第一篇日记,那时还不善于用抽象的文字来表达心迹,于是不自觉地信笔涂鸦,用绘画代替文字,画出了自己的生活点滴;你是否还记得,那些让你备受煎熬的数学课,你在课本、书桌、作业本上画出了飞禽走兽,身在樊笼中,心返自然;你是否还记得,那些冗长乏味的会议,你看着唾沫飞扬的领导,签字笔却在工作簿上画出了桂林山水,灵魂出窍,开始了纸上旅行……慢慢长大,自己真的可以旅行,脑子里却不再有那些光怪陆离而又色彩斑斓的想法。一部相机,一个导游,成为了我们旅行的标配。上车睡觉,下车拍照。我们的旅行就如同流水线上生产的标准化产品而丧失个性。然而,生活中有这样一群人,只带着一只笔,一个速写本就上路。颇有一箫一剑走江湖的味道。同一个场景,在我们在放三角架、调焦的过程中,她唰唰几笔,只几根线条,配上几行文字,就勾勒出专属于自己的行迹。这种旅行方式称之为手绘旅行。     

基于PSO-LSTM网络的航电系统故障率预测研究

为了提高航电系统设备故障率预测的精度,本文提出了一种基于粒子群算法优化的长短期记忆神经网络(LSTM)预测方法.首先该模型以历史故障率序列作为输入,然后通过粒子群算法(PSO)对长短期记忆数据网络中的关键参数进行迭代优化,最后依据优化参数建立PSO-LSTM预测模型并进行故障率时间序列预测.主要解决了传统依据个体经验选...     

BMW在节日中探寻鲜活的历史记忆

中国有着非常浩瀚的传统文化,而传统节日就像一根竹子的竹节,告诉我们在飞速发展的时代,能够牢固凝聚文化认同感的地方在哪里。今年的BMW中国文化之旅,无疑为大家提供了一次深入体验中国传统文化的机会,在这样的探寻中,大家都会领悟到,我们应该更加珍爱自己的传统文化和传统节日,在流变当中找到永恒的东西。——著名学者钱文忠教授