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1.
针对目标估计过程需要大量人工参与、自动化程度低的问题,提出了基于数据质量评价的目标估计方法。利用目标数据质量评价方法,对不同传感器得到的目标数据质量进行科学、有效的测度和评价,并根据质量得分动态调整各数据源在目标估计过程中所占的权重,从而减少人工干预,提高目标估计效能。仿真试验结果证明了该方法的有效性。  相似文献   
2.
苏志刚  刘卓伟 《激光与红外》2022,52(8):1153-1159
在单光子计数激光雷达检测领域,目前的检测方法在低信噪比情况下虚警概率会增加,同时也无法适应噪声变化的问题。针对这些问题,提出了一种基于Bayesian的检测方法,该方法首先通过雷达方程估计回波信号光子数的范围,将其作为先验信息,而后结合二项分布建立了累计概率模型,基于Bayesian判决准则计算得到检测阈值,此阈值能够在检测概率与虚警概率中间择其平衡。这种方法不仅克服了低信噪比检测困难的情况,还减少了先验信息的获取难度。实验结果表明,对比固定阈值其虚警概率降低了10倍。对比“恒虚警”其检测概率提高了约20。验证了方法具有良好的检测效果,具备一定的可操作性。  相似文献   
3.
朱佩佩 《电讯技术》2022,62(3):342-347
电力线是一类形状细长、特征稀疏、随着视角的变化容易混淆在大量背景信息中的特殊障碍物,常规电力线检测识别算法得到的目标框对电力线所在位置的估计不够准确。为此,提出了一种相对角度估计方法,基于常规电力线目标检测与识别算法,并结合电力线相对角度估计,从而提高电力线的检测识别过程中所在位置的精度。相比电力线绝对角度回归的方法,提出的相对角度估计方法容易训练易收敛,计算量小,适用于实时性要求较高的应用场合。  相似文献   
4.
近年来,神经网络在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域都取得了良好的进展.大量的神经网络被部署于诸如手机、摄像头等依赖电池或太阳能供电的小型设备.但神经网络参数量大计算复杂,需占用大量计算资源并消耗电能,从而限制了其在资源受限平台上的应用.学术界和工业界逐渐关注于神经网络的高能耗问题.神经网络轻量化方法可以有效地减少参数数量、降低参数精度或优化计算过程从而降低神经网络能耗.本文从能耗优化的角度梳理了神经网络能耗估算方法和神经网络轻量化方法的基本思路,综述了近年来该领域主要研究成果,并提出了能耗估算和能耗优化的神经网络轻量化方法存在的挑战及进一步研究的方向.其中神经网络能耗估算方法包括测量法、分析法和估算法.能耗优化的神经网络轻量化方法包括剪枝、量化、张量分解和知识蒸馏.对于进一步研究方向我们认为,首先需要建立可自适应网络类型的能耗模型;然后需要考虑平衡精度和能耗的轻量化方法.其次需要实现硬件平台可泛化的轻量化方法;最后开发搜索空间可约束的轻量化方法.  相似文献   
5.
机器翻译译文质量估计(Quality Estimation,QE)是指在不需要人工参考译文的条件下,估计机器翻译系统产生的译文的质量,对机器翻译研究和应用具有很重要的价值。机器翻译译文质量估计经过最近几年的发展,取得了丰富的研究成果。该文首先介绍了机器翻译译文质量估计的背景与意义;然后详细介绍了句子级QE、单词级QE、文档级QE的具体任务目标、评价指标等内容,进一步概括了QE方法发展的三个阶段: 基于特征工程和机器学习的QE方法阶段,基于深度学习的QE方法阶段,融入预训练模型的QE方法阶段,并介绍了每一阶段中的代表性研究工作;最后分析了目前的研究现状及不足,并对未来QE方法的研究及发展方向进行了展望。  相似文献   
6.
7.
研究漂浮式海上风力发电考虑输出功率与机械载荷的协调控制,有助于提高深远海风机运行的经济性和安全性。为实现漂浮式风机的多目标控制,以NREL 5MW半潜漂浮式风机为研究对象,在Matlab/Simulink平台上设计并搭建增益调度多模型预测控制器(gainschedulingmulti-model predictive controller,GM-MPC)。基于各稳态工况下风机开环动态性能的分析以及模型线性化处理,建立半潜漂浮式风机控制模型,与高保真FAST模型仿真对比,验证了所建控制模型的准确性。在实现模型预测的基础上,根据实际风机工况和约束条件,以为减少功率波动、塔架载荷和执行器动作次数为目标,优化求解出每一时刻下的最优控制量,从而实现GM-MPC的滚动优化。为证明控制器的有效性,在多种风-浪联合载荷的工况下,与基于蚁群优化算法的独立变桨控制策略进行了对比实验。结果表明,所设计的控制策略使半潜漂浮式风机在满足功率平稳性的同时降低了机组的机械载荷,使其能适应深远海环境下的复杂运行工况。  相似文献   
8.
9.
10.
《物理化学实验》是很多工科院校开设的一门必修的、独立的基础实验课,它综合了化学领域中各分支所需要的基本研究工具和方法。本文就物理化学实验课程中思政元素的挖掘及实施进行了探索和讨论。通过本课程培养学生规范严谨的实验习惯、实事求是的科学态度、分工协作的团队精神、勇于探索的创新精神等良好品格,实现与思想政治理论课同向同行,协同育人。  相似文献   
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