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91.
为深入探索时序作战指挥行为知识的建模方法,实现对具有时序关联特征的指挥员作战指挥行为的有效表征,以兵棋推演作战指令为基础,提出一种基于时序图的作战指挥行为知识表示学习方法,对作战指挥行为进行知识表示学习,并通过作战指挥行为预测任务验证模型的有效性。实验结果表明,提出的方法对于评估指标提升较大,能够有效捕捉想定场景下联合作战指挥员的作战指挥行为时空特征,为时序作战指挥行为知识的表示学习提供了可行范例,为联合作战指挥员的指挥经验抽取和联合作战态势认知提供基础。 相似文献
92.
为了提高复杂光照条件下的人脸识别性能,提出一种基于虚拟曝光融合的光照自适应人脸图像增强方法。该方法针对检测到的人脸图像,计算其平均亮度,并与经由统计学习得到的正常光照人脸图像的亮度区间进行比较,判定其光照水平,分为低光照、高光照或正常光照,然后基于相机响应模型采用虚拟曝光融合的方法对低光照和高光照人脸图像进行光照增强处理,此过程循环迭代处理直到增强的人脸图像平均亮度达到正常水平。这种光照自适应增强后的人脸图像可作为输入无缝接入现有的人脸识别算法中,从而改善人脸识别系统性能。在Extended Yale B和CMU_PIE人脸图像数据库上的实验结果表明,该方法能有效提高复杂光照下的人脸识别率。 相似文献
93.
管路系统减振是保证舰艇整机系统正常工作的必要前提,本文利用金属橡胶非成型方向具有很好的刚度、耐腐蚀性、又具有一定阻尼等特性。以其为承载主体,设计出一款应用于舰艇大质量管路减振的新型吊架减振器。基于双折线本构关系,用等效线性化方法建立吊架减振器的动力学模型。采用正弦激励加载试验,研究了不同激振力、不同阻尼元件密度、不同预紧间距以及不同布置方式对新型减振器减振效果的影响。根据预紧间距和布置方式的试验情况对减振器结构设计和实际安装进一步优化。试验发现,激振力对减振性能影响效果显著,减振性能随着激振力的增加而增加,随阻尼元件密度增加而降低,随预紧间距减小而降低。研究结果对舰艇管路系统减振工程应用提供了理论指导和实验依据。 相似文献
94.
95.
96.
能源植物高粱基因组研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
回顾了高粱基因组学研究的发展进程, 概述了初期组学数据的积累、参考基因组的破译及新一代测序技术和数据分析方法引领下的组学研究进展;介绍了高粱基因组的结构, 从比较基因组学的角度, 分析了高粱基因组的进化及其特性;探讨了高粱功能基因组的研究方法和研究进展, 总结了已经发掘的高粱关键基因和遗传位点, 对高粱组学数据资源进行了归纳。对高粱基因组学的发展方向进行了展望。 相似文献
97.
提出一种基于辅助信号进行相位估计的捕获策略,算法引入一辅助信号和相位预估器,接收信号首先与辅助信号相关,相位预估器利用相关结果,获得输入信号相位估计值,再以该估计值为中心,向两侧延拓,形成一高概率包含未知相位的小区间,然后在该小区间使用滑动相关法搜索位置相位,从而捕获接收信号.一次过程实现捕获后转入跟踪状态,没有成功捕获就调整辅助信号相位重复这一过程.这样,接收方案形成一贝努利概型.与常规滑动相关法相比,本方案能够有效改善长PN码的捕获性能. 相似文献
98.
99.
视频隐写术是一种将视频作为嵌入载体实现隐蔽通信的技术。为了解决视频隐写算法中最优修改概率矩阵生成困难的问题,提高信息传输的隐蔽性,提出了一种基于生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)的视频隐写算法,该算法包含两种生成对抗网络,分别生成原始载体与修改概率矩阵,前者能够生成视频的静态后景、动态前景与掩模;后者将前景作为隐写生成器的输入,以提高修改概率矩阵的内容自适应性,并利用Tanh-simulator函数拟合最优嵌入函数,促进梯度的反向传播,基于三维卷积网络的隐写分析器作为隐写判别器,它与隐写生成器进行博弈训练以提高载密样本的抗检测性。实验结果表明,视频生成模块不仅能生成逼真的视频,且前景能够代表视频中的时空特征信息,本算法与经典的S-UNIWARD算法相比,在0.05、0.1、0.3 bpc(bit per channel)的嵌入率下,抵抗彩色隐写分析器SCRM检测的能力提高了0.65%~3.26%。 相似文献
100.
HCN与CO,CO2,H2CO形成氢键的从头算研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用ab intio能量梯度方法(3-21 G基组)分别优化了HCN与CO,CO_2和H_2CO3个分子形成的氢键络合物的几何构型.结果表明,CO,CO_2和H_2CO中氧原子能够与HCN中的氢原子形成氢键,且三者的氢键键能依次增大,分别为18.2,21.9和34.6 kJ·mol~(-1),氢键键长依次减少,分别为0.2119,0.204 4和0.195 0 nm.此外,能量分解的结果表明,氢键的形成主要是靠静电相互作用能及电荷迁移能. 相似文献