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71.
现有低分辨雷达目标识别方法,通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法,这种算法存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题,对此,提出一种增强条件生成对抗网络(strengthening condition generative adversarial network,SCGAN)+卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法利用CNN自动获取采样数据深层本质特征,无需特征提取,实现对目标的一步识别。为进一步提高小样本条件下的识别效果,基于CGAN理论来提高样本在特征空间的覆盖程度,并对CGAN的判别器进行改进,在损失函数中增加混叠惩戒项,通过SCGAN生成不混叠的生成样本来更好地训练CNN,提高其在小样本条件下的识别能力。仿真对比实验校验了一步识别算法较传统两步识别算法的优越性,以及SCGAN+CNN的低分辨雷达目标一步识别算法在小样本条件下的有效性。 相似文献
72.
《四川理工学院学报(自然科学版)》2019,(6):67-75
物流路径优化问题是物流研究领域十分重要的研究课题。针对物流企业对物流配送时间、距离以及运输成本的要求不同,建立带目标权重的物流路径数学模型,物流企业可对目标权重进行赋值进而满足自身的需求。针对基本蚁群算法易陷入局部最优以及收敛速度慢的缺陷,对基本蚁群算法的转移规则和信息素进行改进,然后在改进的基本蚁群算法中融入模拟退火算法思想,建立模拟退火蚁群算法。实验结果表明:模拟退火蚁群算法能搜寻到比基本蚁群算法更优的综合成本,且收敛速度更快,同时也表明模拟退火蚁群算法的可行性及数学模型的合理性。 相似文献
73.
采用基于二范数的方法生成权重向量并引入g支配策略对MOEA/D算法进行改进,提出g支配策略的MOEA/D算法(g-MOEA/D). 将g支配思想与MOEA/D算法有效结合,生成适应决策者DM偏好的有效解的集合,来代替整个Pareto解集或单个有效解,加速种群的收敛性,提高种群的均匀性. 通过仿真实验对比分析g-MOEA/D算法与MOEA/D算法的性能,结果表明,g支配策略的MOEA/D算法所得解集整体性能更优. 相似文献
74.
本文分析了高校科技成果转化现状,对近年来相关政策进行了梳理,并针对高校科技创新实践过程中面临的成果质量不高、转化主体多样、转化服务缺位问题,提出了从源头提升成果质量、加强学生"双创"教育和完善服务平台体系等政策举措建议。 相似文献
75.
基于社会网络理论,根据按特定规则获取的数据,构建互联互通蓝图下亚太经合组织成员系统2-模隶属网络矩阵,进行量化与可视化分析,得到互联互通蓝图下亚太经合组织成员系统2-模隶属网络关键节点。以区域贸易协定作为互联互通蓝图下中国产业升级与亚太经合组织成员系统逻辑链接,协调推动中国产业转型升级国家与区域两个层面因素,构建互联互通蓝图下中国产业转型升级与亚太经合组织成员系统协调与控制理论模型。提出注意把握亚太经合组织成员系统核心节点、充分发挥各类区域贸易协定协调控制作用、深入明晰中国产业转型升级主要目标等五项政策建议供有关方面决策参考。 相似文献
76.
77.
在考虑热漏、热阻及不可逆因子等因素的情况下,建立复指数传热规律的不可逆热声制冷机循环模型.以热声制冷机输入功率P,系统输出率A,系统不可逆损失率Q,制冷率R构建多目标函数,采用线性加权评价函数法求解,分析多目标函数与各参数的优化关系,得出多目标优化可以较好地协调各性能指标间关系的结论. 相似文献
78.
产教融合是现代职业教育体系构建的重要内容,政府应采取有效的政策工具加以推进。基于政策工具分类视角,将我国国家层面颁布的高等职业教育产教融合政策划分为供给面、需求面和环境面3类政策工具。通过对2010—2019年69份313条政策文本的量化分析,可视化展示3类政策工具占比情况。结果显示:供给面政策工具占据主导地位,需求面政策工具功能彰显,环境面政策工具作用稳定,但也存在供给面政策工具投入长、压力大,需求面政策工具引导多、示范少,环境面政策工具执行力不足、落地难等问题。“十四五”时期,需要以精准改革为核心完善供给面政策工具,借助其示范性引领作用促进产教双方深度融合,打破组织性壁垒,加大环境面政策执行力度。 相似文献
79.
科技创新政策是科技成果转化转移过程中必不可少的关键因素,具有重要指导作用;科技服务政策的研究对科技创新、成果转移转化工作具有较大的现实意义.通过对国家以及31个省级行政区域科技服务业相关政策的统计,梳理国家重大政策的内涵,分析我国科技服务业的政策导向,并结合各个省级行政区对中央政策的落实情况以及地方性政策,总结归纳各地区的先进管理办法与激励措施,以便为地方性科技创新服务机构的发展提供借鉴的同时助力地方科技创新服务体系的进一步完善. 相似文献
80.
随着红外探测器性能的不断提升, 红外目标跟踪在智能安防等领域的应用越来越广泛。然而红外图像分辨率较低, 依赖其进行目标跟踪仍然是一个制约相关应用发展的难题。针对红外图像分辨率低的特点, 以多域网络为模型算法框架, 结合目标运动过程中的尺寸变化特点, 提出了一种基于多域网络的红外目标跟踪算法。为了评估算法性能, 分别在VOT-TIR2016数据库和AMCOM红外数据上进行了实验。实验结果表明, 目标尺度预测机制能够显著提高算法的跟踪精度。 相似文献