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1.
现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。 相似文献
2.
在乳腺癌筛查的计算机辅助诊断过程中,乳腺肿块的精确分割至关重要.然而,乳腺肿块在X光成像中与背景灰度接近、形状不规则,使得精确分割面临很大挑战.为进一步提升分割性能,提出一种基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块分割新方法.首先,提出可分离卷积U-Net模型作为对抗网络中的生成器,以减少参数量和计算量;然后,在判别网络中添加空间自适应归一化层来获取分割掩码中蕴含的语义信息;最后,综合考虑类别不平衡、语义一致性等因素的影响,提出一种融合对抗损失、分割损失和感知损失的混合损失函数以提升模型学习效果.实验结果表明,新方法在INbreast和CBIS-DDSM两个乳腺分割公开数据集中分别取得99.35%和99.72%的准确率,以及81.27%和82.01%的集合相似度,获得优于现有方法的分割性能. 相似文献
3.
硝酸盐是大气中的主要污染物,其前体物NO_x(NO+NO_2)参与大气中多种光化学反应,可以改变大气氧化特性,有利于细颗粒物的形成,影响气候系统与人类健康.硝酸盐氧同位素异常(Δ~(17)NO_3~-)是解析大气硝酸盐生成途径的有力手段.本文对大气硝酸盐氧同位素异常的研究进展进行了综述.首先列举了测试大气硝酸盐三氧同位素(~(16)O, ~(17)O和~(18)O)的前处理方法(热解法、细菌法和化学法),并对比了全球范围内大气硝酸盐氧同位素异常的时空分布特征.其次总结了大气中硝酸盐生成的主要途径及其氧同位素质量守恒,讨论了大气硝酸盐中氧原子的可能来源及其氧同位素异常值,评估了全球及典型区域尺度上氧同位素异常的模型.最后对大气硝酸盐氧同位素异常的未来研究方向进行了展望. 相似文献
4.
提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。 相似文献
5.
熔覆层性能难以满足特定的工艺要求,已成为限制激光熔覆发展的关键因素之一.鉴于此,在45号钢基体上制备出原位生成NbC增强YCF102熔覆层,并进行了热力学分析.通过XRD,SEM和EDS对其微观形貌及组成成分进行了分析,对其显微硬度及耐磨性进行了研究.结果表明:激光功率的改变对激光熔覆过程中原位反应的反应程度有显著影响,过大或者过小的激光功率均会对原位反应的发生起到抑制作用;YCF102熔覆层中原位生成的NbC颗粒的主要形态为四边形和花瓣形;当激光功率为525W时,原位生成NbC增强YCF102熔覆层具有较高的显微硬度及良好的耐磨性. 相似文献
6.
7.
生成主义是认知生态学奉行的认知研究纲领,它超越了传统的认知主义和联结主义。作为一种全新的认知哲学观,它在方法论上超越了传统的客观主义和建构主义,它自身蕴涵了以欧陆现象学和东方佛学静心修持传统为代表的第一人称方法,以生物学方法和动力学方法为代表的第三人称方法,以及基于一三人称整合的、以丹尼特的异类现象学和瓦雷拉的神经现象学为代表的第二人称方法,这是它特有的三种方法论。 相似文献
8.
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
9.
针对高端装备研制数据的保密性和重要性,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的高端装备研制数据脱敏方法。面对高端装备研制数据在数据挖掘和数据共享时可能面临泄露的风险,利用GAN进行数据脱敏。在随机生成的高斯数据集上进行实验,通过比较源数据和脱敏数据的统计特征,证明GAN的数据脱敏方法能够有效实现数据脱敏过程中所要求的数据安全性、数据有效性和成本可控性。最后,在Yeast数据集上进行验证, GAN输出的脱敏数据同样在现实世界数据集上表现出色,能够准确地预测Yeast的分类,为高端装备研制数据的管理和分析提供了一种新的思路。 相似文献
10.
针对实际生产中难以获得足量的故障样本数据导致训练中样本不均衡、样本不足等问题,提出了一种基于特征聚类的过采样算法,并将其与卷积神经网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。该模型将频域信号作为模型的输入,通过卷积神经网络进行特征提取,再通过过采样技术生成新的特征数据实现数据的均衡化,将新生成的特征数据和原有特征一同输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器中完成样本的分类,实现滚动轴承的故障诊断。通过对比实验,结果表明该方法可以有效解决数据不均衡的问题。 相似文献