一个用FNT实现的卷积器

叙述了ＦＮＴ的基本概念和电路结构，说明了用ＦＮＴ实现一个８点５位基２流水线工作方式卷积器的方法，介绍了适用于ＦＮＴ硬件逻辑的新码。     

基于卷积神经网络的海面目标全极化高分辨距离像识别技术

针对雷达目标全极化高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)提取可分性特征时, 利用全部距离单元作为度量尺度无法保留各距离单元具体特征的问题, 在综合利用4个极化通道的舰船目标HRRP信息时选择单个距离单元作为度量尺度。在此基础上, 提出基于Pauli分解, H、α、A、α₁分解和结构相似性参数的特征提取方法对目标极化散射矩阵进行特征提取, 并将提取得到的特征与基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的舰船目标HRRP识别方法结合, 利用改进残差结构CNN从极化特征中进一步提取深层可分性特征进行目标识别。实验结果表明, 所提方法能够保留目标全极化HRRP更多特征, 提高目标识别的准确率。     

基于神经网络结构搜索的目标识别方法

针对目标识别需求,对基于神经网络的深度学习方法展开研究。由于深度学习模型中包含了对数据的先验假设,因此人工设计神经网络需要领域内专家丰富的先验知识,且具有劳动密集与时间成本高的缺点。为了获得超越专家个人经验、表现更好的网络,采用一种可微神经结构搜索的高效结构搜索方法,将搜索空间放宽为连续的空间,然后通过梯度下降来优化体系结构的验证集性能,从而找到面向目标识别的最优神经网络结构。仿真实验结果表明,将基于神经网络结构搜索的目标识别方法应用于"低慢小"类目标识别是可行的。     

基于深度学习的反无人机预警神经网络

为解决传统雷达探测设备面对低小慢无人机时产生的难检测与易突防问题,通过深度卷积神经网络对空中无人机进行实时识别,提取目标的类别与像空间位置信息;根据无人机像空间位置在时域下的变化趋势,绘制无人机飞行映射轨迹;利用长短期记忆网络对飞行映射轨迹进行预测,获取无人机在未来时域内的预测航迹方向,实现对无人机的预警跟踪、实时...     

基于级联可分离空洞残差U-Net的肝脏肿瘤分割

计算机辅助肝脏肿瘤分割可减少医生工作量,提高手术成功率,因而具有重要的临床诊疗价值。为获得精确的肝脏肿瘤自动分割结果,该文结合医学影像分割领域近年新兴的U-Net模块提出了基于级联可分离空洞残差U-Net（cascaded separable and dilated residualU-Net,CSDResU-Net）的肝脏肿瘤分割方法。CSDResU-Net采用了级联操作,解决了因肿瘤在整幅图像中占比小而造成的肿瘤分割数据不平衡问题;通过在分割网络中整合残差单元、深度可分离卷积和空洞卷积,能够增加卷积核感受野并快速提取更具判别性的肝脏肿瘤图像特征,从而提高肝脏肿瘤分割精度。在国际医学图像计算和计算机辅助干预协会肝脏肿瘤分割数据库上的实验结果表明,CSDResU-Net比基线方法的Dice系数指标提升了1.3%,同时发现空洞率对分割网络的性能表现影响较大。     

基于改进的卷积神经网络图像识别方法

当前的图像特征识别大多采用的是传统的机器学习方法与卷积神经网络方法。传统的机器学习对图像识别的研究,特征提取多是通过人工完成,泛化能力不够强。最早的卷积神经网络也存在诸多缺陷,如硬件要求高,需要的训练样本量大,训练时间长。针对以上问题,提出了一种改进的神经网络模型,在LeNet-5模型的基础上并在保证识别率的情况下,简化网络结构,提高训练速度。将改进的网络结构在MINIST字符库上进行识别实验,分析网络结构在不同参量中的识别能力,并与传统算法进行对比分析。结果表明提出的改进结构在当前识别正确率上,明显高于传统的识别算法,为当前的图像识别提供新的参考。     

一类卷积型方程

利用高阶奇异积分的Ｆｏｕｒｉｅｒ变换和高阶奇异积分方程研究一类带幂权核的卷积型方程，讨论了它的可解性条件、解的数目及解法。     

基于自适应池化的行人检测方法

基于卷积神经网络的行人检测器普遍采用图像识别网络,通常会引起多池化层导致小目标行人特征信息丢失、单一池化方法导致行人局部重要特征信息削弱甚至丢失等,针对以上问题,基于最大值池化和平均值池化方法,提出了一种自适应池化方法,结合通用目标检测器Faster R-CNN,形成了有效的行人检测器,达到增强行人局部重要特征信息、保留小目标行人有效特征信息的目的。对多个公开的行人数据集进行大量实验,结果表明,与传统的卷积神经网络行人检测器相比,所提方法将行人检测漏检率降低了2%～3%,验证了方法的有效性。新方法改进了卷积神经网络结构,在无人驾驶领域具有一定的参考价值。     

超幂及其在Banach空间中的应用

利用超幂这一工具讨论了 Ｂａｎａｃｈ 空间上的一些性质与其可分子空间上性质的相互体现，给出了超自反空间的一个等价命题．     

某些周期卷积类在Orlicz空间内宽度的下方估计法

研究了由特定的核所产生的周期卷积类在Orlicz空间内的n-K宽度和n-G宽度的下方估计。