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1.
基于作战环思想, 以作战网络抽象模型为基础, 围绕作战环的分类、定义、形式化描述、数学模型等基本问题开展了理论研究, 进一步丰富了作战环理论体系。同时, 以能否快速有效打击对方目标实体为根本依据, 建立了基于目标节点打击率和基于目标节点打击效率的作战网络效能评估指标。通过仿真实验, 将作战环相关理论运用于不同节点攻击策略下的作战网络效能评估, 为实际作战体系对抗中双方的攻击与防护提供应用指导, 也为进一步开展基于作战环的作战网络应用研究提供参考借鉴。 相似文献
2.
为探索提高数控机床的综合性能,以某卧式加工中心铸铁床身为原型,设计了一种钢板-混凝土复合结构床身.采用正交实验、灰色关联和组合赋权相结合的方法对其结构进行优化并得到了最优的参数组合,对复合结构床身进行有限元仿真分析,并将结果与原型铸铁床身比较.结果表明:在床身质量仅增加2.3%的情况下,复合结构床身的最大静应力和最大静变形分别降低了51.3%和82.9%;前三阶固有频率提高了143.9%、156.8%和148.7%;x轴导轨和z轴导轨中心节点在x、y、z方向上的最大振幅降低了97.6%、97.1%、94.0%和99.6%、97.9%、85.4%;导轨滑块连续在导轨表面摩擦1800s时导轨的最大热-结构耦合变形量降低了7.3%. 相似文献
3.
在更加复杂的地质因素影响下,常规测井方法识别煤体结构准确度低,为精确识别煤体结构,研究了煤体结构测井曲线响应机理以及随机森林决策树个数的优选,从而建立煤体结构与测井曲线的随机森林分类模型进行煤体结构识别。结果表明:决策树个数为500时,随机森林分类模型效果最佳;通过袋外误差和模型对测试集样本的预测结果可知,随机森林分类模型的结果稳定且泛化性强,并且适合处理非均衡数据,预测精度较高。可见随机森林算法能有效识别煤体结构,为煤层气开发提供帮助。 相似文献
4.
针对传统虹膜分类需手工设计滤波器提取虹膜特征, 提取特征单一, 且通常需大量手工调参, 泛化能力较差的问题, 提出一种面向残差网络下多元特征的虹膜分类算法. 一方面将虹膜图像与Gabor特征相结合, 另一方面在网络结构中使用多个尺度的卷积核, 使学习到的虹膜特征更丰富, 从而提高图像特征的表征能力. 实验结果表明, 在固定类别中, 使用Softmax分类器进行多分类, 该算法在JLU虹膜数据库中的分类准确率可稳定在98.90%以上, 不低于DeepIrisNet和Resnet等网络结构, 且该算法的网络结构参数更少, 学习速度更快. 相似文献
5.
目标识别和定位是计算机视觉领域研究的主要问题,图像分割、目标跟踪、目标行为分析等都是以图像中的目标检测为基础的.随着深度学习技术的发展,目标检测算法取得了巨大突破.在广泛调研相关文献的基础上,对目标检测算法进行分析和对比,分别研究基于区域提取的两阶段目标检测架构和直接位置回归的一阶段目标检测架构的本质特点和发展过程,并提出未来的发展方向. 相似文献
6.
收集并整合多所高校学生的慕课学习行为数据,设计基于数据复杂度的纠错输出编码(ECOC)多分类算法。该算法利用数据复杂度降低多类之间的分类难度,从而提高算法的预测准确度。实验结果表明,在不同高校的慕课数据集的测试中,所设计基于数据复杂度的ECOC分类算法比传统的ECOC算法具有更高的分类准确度和鲁棒性,实现了学生学习成绩多等级的有效预测,为个性化教学奠定了基础。 相似文献
7.
无人机拍摄的图像具有分辨率高、视野大以及目标小的特点,而现有的目标检测方法对小目标特征的提取能力不足。为此,首先采用以中心点表示目标的检测网络CenterNet,引入可变形双重注意力机制,以提高对小目标的特征表达能力;然后针对原始非极大值抑制难以处理嵌套型冗余框的问题,在冗余检测剔除过程中提出了广义非极大值抑制方法;最后引入LegoNet卷积单元,减少了卷积参数,实现了精度与速度的平衡。实验主要采用的验证数据集为VisDrone2019和UAV_OUC,UAV_OUC数据集相比于VisDrone2019,其图片具有更高的分辨率。相比于CenterNet,所提出的方法在数据集UAV_OUC和VisDrone2019上的检测精度大约分别提高了10%和2%。 相似文献
8.
随着物联网、大数据、人工智能等技术在安防领域不断取得突破性进展,公共视频监测系统近年来得到飞跃式发展.基于监控设备产生海量的非结构化视频数据,通过对监控视频中的行人轨迹进行分析和研究,可以挖掘出其中蕴含的行为模式,这对人群行为研究有着重要的研究价值.本文使用基于目标检测的多目标跟踪算法对地铁站出口,商场出口等场景中的行人移动轨迹进行提取,并在此基础上对行人的轨迹模式进行分析.针对行人轨迹的特点,在基于点密度聚类算法的基础上,提出并实现了基于轨迹相似度的轨迹聚类方法.结果表明,该方法能够有效的提取行人轨迹,并且从大规模轨迹数据中提取出轨迹模式. 相似文献
9.
针对当前地下管网CCTV检测缺陷中存在自动化程度偏低及依赖专业人员技术水平的问题,综合采用图像处理和深度学习技术构建了辅助检测人员快速、准确地识别管道缺陷类型的智能方法。首先,收集十类典型缺陷图像,对其进行图像处理生成样本集;在此基础上,以深度卷积神经网络AlexNet和ResNet50为基础框架,使用预训练AlexNet和ResNet50网络迁移学习管道缺陷特征,通过敏感性分析优化了分类网络参数,然后,通过测试集验证了管道缺陷智能分类模型的准确性,并结合具体工程实例验证建立方法的有效性。结果表明:两类管道缺陷智能分类模型在测试集上分别达到92.00%和96.50%的准确率,实际工程实例准确率达到了85.41%和87.94%,且ResNet50的分类效果更优,具有较好工程适应性。图像处理和深度学习技术可提高排水管道缺陷分类的自动化与准确率,值得进一步进行推广。 相似文献
10.