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271.
基于迁移学习的卷积神经网络SAR图像目标识别 总被引:2,自引:0,他引:2
针对卷积神经网络中因网络参数随机初始化和参数过多导致的收敛速度慢及过拟合的问题,提出了一种基于迁移学习监督式预训练的卷积神经网络。首先,引入迁移学习的思想,采用小规模数据集作为源域的训练样本,针对源域中源任务进行监督式训练得到预训练模型;然后,构建一个多层的卷积神经网络作为目标域中目标任务的待训练网络,将源域中获得的预训练模型作为该网络的初始参数,大规模数据作为目标域的训练样本进行网络的微调,通过这种基于特征选择的迁移学习,实现源域到目标域的特征信息迁移;针对卷积神经网络中全连接层参数过多的问题,采用卷积层替代全连接层。试验使用美国国防高等研究计划署的移动与静止目标搜索识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)数据集中三类目标数据作为源域样本,十类目标数据作为目标域样本,结果表明该算法的十类目标识别精度达到了99.13%,且具有更快的误差收敛速度。 相似文献
272.
273.
介绍了基于PC的机载火控系统智能检修设备的设计思想,重点讨论了检修设备的硬软件实现方法.在软件部分阐述了利用VC控件MSComm编程实现串口通信的方法.系统精度和自动化程度高,具有良好的通用性,可方便地推广应用到新型机载火控系统上. 相似文献
274.
275.
卷积神经网络(CNN)在视频增强方向取得了巨大的成功。现有的视频增强方法主要在空域探索图像内像素的相关性,忽略了连续帧之间的时域相似性。针对上述问题,提出一种基于时空域上下文学习的多帧质量增强方法(STMVE),即利用当前帧以及相邻多帧图像共同增强当前帧的质量。首先根据时域多帧图像直接预测得到当前帧的预测帧,然后利用预测帧对当前帧进行增强。其中,预测帧通过自适应可分离的卷积神经网络(ASCNN)得到;在后续增强中,设计了一种多帧卷积神经网络(MFCNN),利用早期融合架构来挖掘当前帧及其预测帧的时空域相关性,最终得到增强的当前帧。实验结果表明,所提出的STMVE方法在量化参数值37、32、27、22上,相对于H.265/HEVC,分别获得0.47、0.43、0.38、0.28 dB的性能增益;与多帧质量增强(MFQE)方法相比,平均获得0.17 dB的增益。 相似文献
276.
基于0.13 μm部分耗尽绝缘体上硅(PD-SOI)工艺,设计了一款片上反相器链(DFF)单粒子瞬态(SET)脉宽测试电路并流片实现,SET脉宽测试范围为105~3 150 ps,精度为±52.5 ps。利用重离子加速器和脉冲激光模拟单粒子效应试验装置对器件进行了SET脉宽试验。采用线性能量传输(LET值)为37.6 MeV·cm2/mg的86Kr离子触发了反相器链的三级脉宽传播,利用脉冲激光正面测试器件触发了相同级数的脉宽,同时,激光能量值为5 500 pJ时触发了反相器链的双极放大效应,脉宽展宽32.4%。通过对比激光与重离子的试验结果,以及明确激光到达有源区的有效能量的影响因子,建立了激光有效能量与重离子LET值的对应关系,分析了两者对应关系偏差的原因。研究结果可为其他种类芯片单粒子效应试验建立激光有效能量与重离子LET值的对应关系提供参考。 相似文献
277.
278.
卫星接收系统抗干扰的卷积盲分离算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新的卷积混合盲分离算法,并把该算法应用到卫星通信抗干扰中,将通信信号和干扰信号分离开,以实现抗干扰的目的。该算法使用基于初等反射矩阵的高阶累积量联合对角化法来分离卷积混合的卫星通信信号和干扰信号。计算机仿真表明,在噪声环境下,信噪比大于10dB时该算法有较好的分离效果,信噪比小于10dB时分离性能有所下降,但基本也能实现分离,且与其他文献中方法相比具有计算复杂度低、分离性能好的特点,因此更适宜用于卫星通信抗干扰。 相似文献
279.
280.
全球环境与安全监测(GMES)计划是欧盟的一项重大航天战略计划。本文在论述GMES计划的确立背景、目标和进展的基础上,重点调研GMES体系结构,对空间部分、现场观测部分、数据集成和信息管理以及应用和运营服务进行论述,分析该计划的国际影响和社会政治经济价值。 相似文献