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核线性判别准则(KLDA)是一种非线性特征提取准则。利用KLDA提取MSTAR SAR图像特征,既达到较理想的识别概率,又可克服SAR图像对方位的敏感性。但此时训练样本最多,KLDA的计算代价高。为了解决这一问题,提出一种快速特征向量选择法(FFVS)。FFVS把类别和方位相似的SAR图像分成若干组,然后快速选择各组中部分图像组成一个集合且其到高维特征空间的映射作为一组基。利用该组基的线性组合表示任一样本和投影算子,降低了KLDA中核矩阵的阶数,达到降低计算代价的目的。实验结果表明,FFVS与KLDA组合能达到理想的识别结果。 相似文献
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近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络(CNN)和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN(更快的基于区域的卷积神经网络)的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。 相似文献
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现阶段国内航空货运时间周期中95%要用在航空货运站,尤其是收货时对于特殊尺寸的货物能否装入窄体客机货舱的判断耗时较多。为了解决这一问题,在Visual Studio环境下,利用基于V5 Automation的DELMIA软件二次开发技术,建立了数据库,设计了货物可装载性判别应用平台,利用折半查找法实现货物数据与货舱装载... 相似文献
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Almost all work on model-based diagnosis (MBD) potentially presumes faults are per- sistent and does not take intermittent faults (IFs) into account. Therefore, it is common for diag- nosis systems to misjudge IFs as permanent faults (PFs), which are the major cause of the problems of false alarms, cannot duplication and no fault found in aircraft avionics. To address this problem, a new fault model which includes PFs and IFs is presented based on discrete event systems (DESs). Thereafter, an approach is given to discriminate between PFs and IFs by diagnosing the current fault. In this paper, the regulations of (PFs and IFs) fault evolution through fault and reset events along the traces of system are studied, and then label propagation function is modified to account for PFs and the dynamic behavior of IFs and diagnosability of PFs and IFs are defined. Finally, illustrative examples are presented to demonstrate the proposed approach, and the analysis results show the fault types can be discriminated within bounded delay if the system is diagnosable. 相似文献
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提出了弹上电子产品开展发射可靠性验证试验的必要性判别方法,论述了弹上电子产品完成飞行可靠性验证试验后,无须再开展发射可靠性验证试验,为工程决策提供了技术支撑。 相似文献