无人机航拍野生动物智能检测与统计方法综述

近年来无人机航拍技术逐步应用于野生动物保护,在很大程度上提高了考察效率。由于航拍图像与地面拍摄图像的特征差异较大,加之野生动物生存环境背景复杂,目前没有通用的方法可直接应用于野生动物航拍图像的检测与统计。本文回顾了智能检测和统计技术近年来的发展,针对无人机航拍野生动物图像的大场景、小目标、多尺度、复杂背景等特点,介绍了无人机航拍动物群数据集的选取与建立方法,以及基于深度学习的检测与统计方法,并进行了深层次地分析,归纳了各类方法的优势和可应用场景,总结了各方法的特点和适用范围,同时针对存在的问题给出了改进方向。     

Structure-aware fusion network for 3D scene understanding

In this paper, we propose a Structure-Aware Fusion Network(SAFNet) for 3D scene understanding. As 2D images present more detailed information while 3D point clouds convey more geometric information, fusing the two complementary data can improve the discriminative ability of the model. Fusion is a very challenging task since 2D and 3D data are essentially different and show different formats. The existing methods first extract 2D multi-view image features and then aggregate them into sparse 3D po...     

基于信任域策略优化的末制导控制量学习算法CSCD

近年来,深度强化学习在解决序列决策问题上取得了很大进展,无模型强化学习算法在与环境不断交互的过程中学习策略,不需要提前对环境建模,使其适用于许多问题。针对以往使用强化学习进行末制导策略学习的训练不稳定问题,使用信任域策略优化算法直接学习末制导控制量,同时设计了一种新颖的奖励函数,可以提高训练稳定性和算法性能。在二维环境下进行了实验,结果表明,该算法具有良好的训练稳定性,并可以达到很好的命中效果。     

线性广义系统的迭代学习控制

讨论了正规，稳定，无脉冲的定常广义系统的迭代学习控制问题，通过构造满足广义约束的Lyapunov函数来分析定常广义系统在P型学习律下迭代学习误差的收敛性问题，同时给出在每次迭代时初态固定于同一点的误差收敛的充分性条件，最后给出数值仿真算例说明该学习律的有效性。     

计算机软件技术基础多媒体辅助教学软件研究与开发

通过对计算机软件技术基础多媒体辅助教学软件结构进行分析 ,提出了抽象模型 ,给出了基于推理的学习过程控制算法 ,讨论并实现了数据库管理及数据库表结构多媒体字段 ,最后分析了软件运行现状。     

基于RDK-ELM 的航空发动机控制系统故障诊断

为保持较高诊断正确率,缩短训练时间,满足航空发动机故障诊断对于实时性和高诊断率的需求,提出1种对深度核极限学习机的简约改进方法。输入数据中随机选取部分数据作为支持向量,结合深度学习网络的多层结构,完成了对输入样本的特征提取,通过核函数实现了高维空间映射分类。数字仿真表明:算法分类正确率高,训练时间短,可应用于航空发动机控制系统的故障诊断。     

基于MEMD和ELM的飞机机翼健康状态预测技术

复合材料在现代飞机结构中的应用越来越广泛,为了有效地对飞机机翼健康状态进行预测,提出了基于多元经验模态分解(MEMD)和极限学习机(ELM)的飞机机翼健康状态预测方法。以某型飞机复合材料机翼盒段为具体研究对象,对其进行冲击与疲劳加载试验,利用光纤传感器及其采集系统募集飞机复合材料机翼盒段的原始应变信息,对其健康状态予以表征。对所采集的原始应变信息进行MEMD分解,提取分解后各频带信号的能量熵作为表征飞机复合材料机翼盒段健康状态的特征信息,采用动态主元分析法(DPCA)将所提取的能量熵特征信息进行融合,采用融合后所得到的能量熵构建ELM预测模型,对某型飞机复合材料机翼盒段健康状态进行预测。试验研究表明,本文方法可以有效实现飞机机翼的健康状态预测,具有很好的应用前景。     

脉冲星候选样本分类方法综述

脉冲星搜索是射电天文学中的重要前沿领域。随着现代搜索设备性能的不断提升,可以接收到更弱的信号,如何从海量信号中准确地识别出脉冲星疑似信号成为一个挑战。介绍了国内外关于脉冲星候选样本分类方法的发展历史和发展状态,归纳总结了发展过程中各个阶段的处理方法:人工识别方法和机器学习方法;最后对未来的发展趋势进行了分析。     

一类非线性系统的D型在线学习控制

结合对初始状态的学习,给出了一类输出方程不含控制变量的时变非线性系统的D型在线学习控制算法及其收敛条件。其特点是将学习误差在线反馈,且迭代初始状态只需通过理想信号及系统的部分信息即可确定。最后,将所得结论应用于机器人系统,表明本文方法是有效的。