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571.
Qi Wang Holly A. Taylor Tad T. Brunyé Keith B. Maddox 《Spatial Cognition & Computation》2014,14(1):58-89
People use spatial and nonspatial information to structure memory for an environment. Two experiments explored interactions between spatial and social categories on map memory when mediated by retrieval (Experiment 1) and encoding (Experiment 2) demands. Participants studied a map depicting business locations (including proprietors' race). In Experiment 1, participants completed two memory tasks, one globally focused and the other locally focused. The global task compressed, while the local task expanded, within-category similarity. Furthermore, processing styles carried over to the subsequent task. Experiment 2 emphasized either the spatial or social category during encoding, which increased that category's weighting in memory. These results extend the work of Maddox, Rapp, Brion, and Taylor, suggesting that retrieval and encoding demands can shift how these categories affect spatial memory. 相似文献
572.
船只目标检测识别技术是现阶段遥感图像研究领域的一个重要发展方向。随着国产高分辨率卫星的快速发展,高分遥感卫星陆续发射,基于光学遥感图像的船只检测识别技术会逐步成为研究热门。主要介绍了近年来基于光学图片的船只检测识别技术发展、以及当前技术存在的问题。当前基于深度学习的船只目标检测识别技术取得了较好的检测效果,成为主流研究方向,但在光学遥感图像船只检测领域基于深度学习的方法有一些基本问题限制了检测效果,对这些问题进行了归纳总结,并对未来光学遥感图像船只检测技术的发展进行了展望。 相似文献
573.
基于机器学习的航空器进近飞行时间预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了准确预测航空器的落地时间,提高空管部门间的协作效率,采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发,分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因,提出了影响航空器在进近空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签,基于提出的重要特征,采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法,建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例,对4种机器学习模型进行训练、验证和测试,对模型的性能指标、特征重要性和影响因素展开分析。研究结果表明,对于航空器进近飞行时间的预测,基于随机森林的模型表现出了最高的预测性能,模型的泛化能力最好、精确度高,回归效果越显著;进场状态是影响航空器进近飞行时间的最重要因素,而进场点和进场高度特征则对结果的贡献度最大。 相似文献
574.
575.
小样本学习指只利用目标类别的少量监督信息来训练机器学习模型。由于其实用价值,学术界和工业界提出很多针对该问题的解决方案,但是目前国内缺少该问题的综述。本文对国内外学者提出的小样本学习算法及基于小样本学习的目标检测算法进行了系统的总结和探索。首先,给出了小样本学习的问题定义,列举其与其他一些经典的机器学习问题之间的联系,同时从理论上阐述小样本学习问题面临的挑战;接着,对基于小样本学习的图像分类进行了概述,并对其中代表性的工作进行介绍与分析;在此基础上,重点针对基于小样本学习的目标检测,特别是零样本条件下的目标检测问题,详细介绍和分析了现有的研究工作;最后,立足于现有方法的优缺点,从问题设定、理论研究、实现技术以及应用场景等几个方面对小样本学习的未来发展进行了展望,期望为该领域后续的研究工作提供启示。 相似文献
576.
非对称机动能力多无人机智能协同攻防对抗 总被引:1,自引:0,他引:1
协同攻防对抗是未来军用无人机的重要作战场景。针对不同机动能力无人机群体间的攻防对抗问题,建立了多无人机协同攻防演化模型,基于多智能体强化学习理论,研究了多无人机协同攻防的自主决策方法,提出了基于执行-评判(Actor-Critic)算法的集中式评判和分布式执行的算法结构,保证算法稳定收敛的同时,提升执行效率。无人机的评判模块使用全局信息评价决策优劣引导策略学习,而执行时只需要依赖局部感知信息进行自主决策,提高了多机攻防对抗的效能。仿真结果表明,所提的多无人机强化学习方法具备较强的自进化属性,赋予了无人机一定智能,即稳定的自主学习能力,通过不断演化,能自主学习提升协同对抗的决策效能。 相似文献
577.
基于卷积神经网络的局部图像特征描述符算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提升基于图像序列三维重建的速度,解决传统局部特征描述符算法提取速度慢的问题,设计了一种基于深度学习的局部特征描述符网络。利用特征描述符网络实现对图像特征点的特征提取,结合本文采用的欧氏距离匹配准则,实现了对不同图像间特征点的匹配。算法对MVS数据集进行了验证,实验结果表明:提出的局部特征描述符算法实现了对图像特征点特征的快速准确的提取、匹配,与传统特征描述符算法相比,特征提取时间缩短了50%以上,特征点的匹配时间缩短了60%以上。相对于本算法中复杂结构的特征描述符网络,结构简单的泛化性更好,可拓展到航天领域的三维重建中。 相似文献
578.
研究一类空间机械臂系统的基于模式的控制方法。首先在训练阶段,基于确定性学习理论设计自适应神经网络控制器使机械臂系统跟踪不同的任务模式,得到对应于不同任务模式的一系列空间机械臂闭环动态的局部准确神经网络建模,并利用这些模型构造对应不同任务模式的常值神经网络控制器。其次,在测试阶段,首先快速识别出任务模式,然后调用相应的常值神经网络控制器实现对空间机械臂系统基于模式的闭环控制。理论证明基于模式的控制方法可提高机械臂闭环系统的控制性能,并可避免频繁切换。理论结果最后在空间机械臂中得到了仿真校验。 相似文献
579.
一种基于Kriging和Monte Carlo的主动学习可靠度算法 总被引:2,自引:0,他引:2
机械结构可靠性分析时,常常会采用代理模型拟合隐式功能函数来解决计算量大的问题,但由于试验设计方案需要同时考虑代理模型的拟合精度和可靠度计算精度的问题。因此,为了能够充分使用较少的样本信息,最大化可靠度计算精度,本文充分发挥Kriging预测的随机特性,提出一种主动学习可靠度计算方法。首先,类似于优化问题中改善函数的选点方式,提出一种基于Kriging预测的学习函数,基于Monte Carlo法生成大量的候选样本点,找出学习函数最小值对应的样本点作为最佳取样点。其次,推导和提出了一种学习停止的条件,保证了Monte Carlo样本点预测符号的正确性且学习次数明显减小。最后,通过2个数值算例分析结果表明,该算法相比其他方法需要更少的样本数量,得到的可靠度计算精度更高,验证了本文算法的正确性和高效性。 相似文献
580.
低照度小样本限制下的失效卫星相对位姿估计与优化 总被引:1,自引:0,他引:1
低照度图像信息受损严重,会导致失效卫星的位姿估计精度和鲁棒性降低。基于此,提出了无监督生成式对抗网络低照度图像增强模型。生成器以U-Net网络为基础,并设计密集残差连接结构。判别器设计为全局-局部的双辨别器结构,由传统的单一标量扩展为多标量判别。在小样本的条件下,基于进化训练与并行训练方式改进基于SinGAN的数据增广方法。最后,在基于ORB-SLAM位姿初始化的基础上,建立特征信息的局部地图,克服位姿估计对参考帧的依赖;通过关键帧ROI的稠密匹配,建立关于平面法向量和单目相机安装高度的非线性优化模型求解尺度因子;通过闭环检测后的相似性变换,构建关键帧集合的联合位姿图优化方程,实现对位姿矩阵的全局校正。实验结果表明:测量稳定后,低照度图像的姿态角误差最大值为4°,而图像增强后的姿态角误差最大为0.5°;对于以角速度20°/s运动的失效卫星旋转5周,相对静止下的跟踪测量为5周,1 m水平方向机动下的跟踪测量为4.5周。可以满足失效卫星相对姿态测量的任务需求。 相似文献