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1.
提出了一种基于虚拟仿真技术的反潜作战地面综合训练系统的设计构想,并以反潜作战体系下重要作战单元的固定翼反潜巡逻机地面训练系统为例,对系统的构型、组成、功能以及技术途径作了探讨。  相似文献   
2.
在民航及军用航空领域,长期恶劣飞行环境的影响将导致飞行员精神不集中,产生疲劳现象,严重影响飞行员的判断能力.因此,研究飞行员的脑疲劳状态对飞行安全来说非常重要.脑疲劳推理主要面临二个基本问题:一是如何提取脑疲劳认知的特征,二是如何识别带驻留时间的脑疲劳认知潜在状态.针对第1个问题,本文提出一种基于Kaiser窗函数的光滑伪仿射维格纳–维勒分布的方法,提取主要认知脑区的脑电节律的瞬时频谱特征.并与其他时频分布的特征进行对比,本文的特征具有明显的局部显著性.针对第2个问题,本文建立一种基于剩余寿命的隐半马尔科夫模型(HSMM)的飞行员脑疲劳认知动力学推理模型,解决了传统隐马尔科夫模型潜状态快速切换及无法对潜状态驻留时间进行建模的问题.飞行员脑疲劳认知行为是由多通道的脑节律融合的整体表现行为,建立多通道共享狄利克雷过程先验参数的层次学习网络,形成共享疲劳认知主题的子任务学习机制.实验结果显示本文的模型具有较高的推理飞行员脑疲劳状态的能力,具有广泛的应用价值.  相似文献   
3.
罗映雪  贾博  裘旭益  邓平煜  任和  吴奇 《电子学报》2020,48(6):1062-1070
飞行员疲劳状态识别面临两个重要问题,如何提取表征疲劳的特征以及如何对疲劳特征建模学习.首先提取脑电信号节律波,计算基于仿射伪平滑Wigner-Ville分布的瞬时频域信息,构建疲劳状态指标.其次,基于脑电信号各通道的周期性变化提出Gamma深度信念网络的疲劳状态分类算法,与采用卷积与池化运算的学习网络不同,Gamma深度信念网络没有将图像或信号按尺度分割,但在底部的隐藏层已经可以有效地学习特定区域的特征,且当层数增加时,可有效提取特征的区域增多,学习到的特征更为一般化.然后改进用于训练深度信念网络的Gibbs采样算法,提出向上向下Gibbs采样以推断网络参数.最后,实验结果显示,本文的Gamma深度信念网络在识别准确率、稳定性、迭代用时等方面均达到了令人满意的效果.  相似文献   
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