Dirichlet混合样本的EM算法与动态聚类算法比较

Dirichlet分布是一类包含正参数向量的连续多元概率分布,在比例结构问题中具有广泛的应用。针对Dirichlet混合样本的聚类问题,进行了最大期望（EM）算法和动态聚类算法研究。首先,推导其数学过程,并给出算法迭代步骤。然后,利用数字仿真实验,比较了EM算法与动态聚类算法两种机器学习算法在Dirichlet混合样本中的聚类效果。最后,计算对数似然函数值、程序运行时间、收敛迭代次数、聚类正确率、真正率（TPR）和假正率（FPR）6个评价指标。仿真实验结果表明,EM算法聚类正确率更高但是运算效率相对较低,而动态聚类算法运算效率较高但是损失了部分聚类正确率。因此,实际应用中建议综合权衡聚类正确率与运算效率的相对需求后,再选取合适算法进行Dirichlet混合样本聚类。      

基于GAN网络的红外图像生成技术

当将人工智能技术应用于军事领域中的目标识别任务时,针对由红外图片采集的局限性而造成的训练数据不足的问题,提出了基于生成对抗网络以生成红外图像的方法,实现了数据集的扩充。对基本的生成对抗网络进行了改进,将网络的输入由随机噪声变为真实图片,使之实现了图片到图片的风格转换,即彩色图片转变为红外图片。经过网络模型的搭建和训练,实验结果表明,该方法能够有效生成清晰和高质量的红外图片,解决了由红外数据不足而造成的网络训练不充分的问题。     

基于指数平均动量鸽群优化的多无人机协同目标防御

针对多无人机(UAV)协同目标防御问题,提出了一种基于指数平均动量鸽群优化(EM-PIO)算法。针对三维空间中的多无人机协同目标防御系统进行建模,得到了无人机支配区域的曲面约束方程,并获得了双方无人机的最优控制输入量。采用多级罚函数法构造了优化算法的目标函数,并通过所提出的EM-PIO算法来求解最优目标点。将所提EM-PIO算法与遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)算法进行仿真对比实验,验证了所提EM-PIO算法更加有效解决多无人机协同目标防御问题。     

全样本场合几何分布产品步进应力加速寿命试验TFR模型下的统计分析

本文首次将步加试验中的损伤失效率模型应用于离散型寿命分布场合,给出了TFR模型几何分布产品全样本场合多步步加试验下参数的极大似然估计。并通过一例子来说明方法的可行性。     

基于粒子群优化的多导弹动态武器目标分配算法

针对复杂多变的未来战场环境,对空防御系统需要实现对多个目标进行武器分配。由于传统静态武器目标分配（Static weapon target assignment, SWTA）模型受到很多因素的限制,无法适应战场态势的快速变化。为了解决多导弹的动态武器目标分配（Dynamic weapon target assignment, DWTA）问题,将对空防御过程离散为多个阶段,并根据战场实时态势数据构建了DWTA的数学模型,提出了一种改进的粒子群优化算法,引入了武器转火时间窗等约束条件,在算法中考虑拦截概率和导弹耗费等多个指标。最后通过大量仿真实验,验证了粒子群算法进行多导弹目标分配的合理性和有效性。     

抵御对抗样本攻击的指纹室内定位方法

随着城市智能化的发展, 基于WiFi接收信号强度(RSS)的指纹室内定位服务受到社会的广泛关注。深度学习技术是利用RSS信号获得高室内定位性能的一种重要手段, 但其易遭受对抗样本攻击, 给定位系统带来严重安全隐患。为此, 提出了一种抵御对抗样本攻击的基于深度学习的RSS指纹室内定位方法(AdvILoc)。该方法基于图像识别领域对抗样本防御方法的研究和分析, 结合室内RSS指纹数据特征单一且高维的特点, 通过在RSS指纹室内定位深度学习模型中添加池化层、全连接层, 以及满足差分隐私的噪声层来抵御对抗样本攻击, 解决了基于深度学习的室内定位模型易过拟合且泛化能力不高的问题。通过添加Dropout层, 以及设计模型参数正则化方法, 提高模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性。在2个真实RSS指纹室内定位数据集上的实验结果表明:与已有基于多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)的RSS指纹室内定位方法相比, 所提方法在保证时间开销和基本不影响定位模型性能的情况下, 提高了模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性;在满足l₂范式规范的C&W攻击下, 随着攻击大小不断增大, 模型的定位准确率下降也更平稳。      

基于条件生成对抗网络的HDR图像生成方法

高动态范围（HDR）图像相比低动态范围（LDR）图像有更宽的色域和更高的亮度范围,更符合人眼视觉效果,但由于目前的图像采集设备大都是LDR设备,导致HDR图像资源匮乏,解决该问题的一种有效途径是通过逆色调映射将LDR图像映射为HDR图像。提出了一种基于条件生成对抗网络（CGAN）的逆色调映射算法,以重建HDR图像。为此,设计了基于多分支的生成对抗网络与基于鉴别块的鉴别网络,并利用CGAN的数据生成能力和特征提取能力,将单张LDR图像从BT.709色域映射到对应的BT.2020色域。实验结果表明:与现有方法相比,所提出的网络能够获得更高的客观与主观质量,特别是针对低色域中的模糊区域,所提方法能够重建出更清晰的纹理与细节。      

飞机隐身技术综述

本文根据最近几年有关部门对降低军用飞机雷达散射截面(RCS)的研究,对飞机隐身技术的问题作了综合性评述。全文分为二部分,第一部分为飞机隐身技术的发展概况,第二部分概括介绍各种飞机隐身技术的基本内容,最后论述了飞机隐身技术与飞机设计之间的密切关系。     

基于EWT的离心压气机出口动态压力样本熵分析

以800 kW离心压气机从稳定状态经过过渡过程进入喘振状态时段的出口动态压力为研究对象,采用经验小波变换并结合样本熵特征,分析了系统在不同工况下的复杂特性。首先,在分析系统动态压力波形特征的基础上,采用经验小波变换并结合皮尔逊相关系数进行信号的提取。其次,研究了提取信号的样本熵与系统工作状态变化的关联关系,并讨论了经验小波的分解层数和样本熵的维数对分析结果的影响。最后,通过将白噪声加入原始信号以验证该方法的抗干扰性能。研究结果显示：当系统由稳态进入喘振状态时,系统出口动态压力的样本熵表现出明显的突变特性,其值由0突变至0.7左右。从系统参数的选择角度,样本熵维数的变化对系统特征的分析影响较小。并且,采用该方法抗干扰性能较好。