基于多尺度语义网络的红外舰船目标检测

为了增强舰船检测的抗干扰性能,本文提出了一种有效且稳定的单阶段舰船检测网络,该网络主要由3个模块组成：特征优化模块,特征金字塔融合模块和上下文增强模块,其中特征优化模块是提取多尺度上下文信息,并进一步细化和增强顶层特征输入特性,增强弱小目标检测性能;特征金字塔融合模块能够生成表征能力更强的语义信息;上下文增强模块则是整合局部和全局特征增强网络特征表达能力,以降低复杂背景对检测性影响,平衡前景和背景的不均衡差异,消除鱼鳞波的影响。为了验证本文所提方法的有效性和鲁棒性,本文对自建的舰船数据集进行了定性定量验证。实验结果表明,相比现有最新基准对比模型,本文所提网络在自建数据集上均达到了最优性能,在不增加复杂度的情况下极大提升了检测精度。     

基于多尺度特征选择性融合的遥感图像检测算法北大核心CSCD

遥感图像的检测在监察自然环境、军事、国土安全等方面具有极其广阔的应用前景,而遥感图像具有背景复杂、目标面积小、特征提取困难等缺点,进行检测时容易产生小目标漏检问题。本文提出一种基于多尺度特征选择性融合的遥感图像检测算法。所提算法采用改进的Resnet50作为主干网络,将Resnet50第一个卷积替换成动态卷积,并将其ConvBlock模块中的卷积替换成金字塔卷积,提高特征提取能力。同时,为了避免遗漏底层信息,在动态卷积层后加入所提有效空间通道注意力机制模块。最后,选取基于上下文信息的不同尺度特征进行融合,提高了模型对目标物体的定位能力。实验结果表明,本文算法在保证速度的同时提高了对遥感图像的检测精度,在遥感图像公开数据集RSOD和NWPUVHR-10上平均精度均值(mean average precision,mAP)分别达到91.88%和90.23%,检测速度达到33 FPS。     

基于卡口上下文和深度置信网络的车辆轨迹预测模型研究

针对车辆轨迹预测中节点序列的时序特性和实际路网中的空间关联性,该文提出一种基于深度置信网络和SoftMax (DBN-SoftMax)轨迹预测方法.首先,考虑到轨迹在节点集合中的强稀疏性和一般特征学习方法对新特征的泛化能力不足,该文利用深度置信网络(DBN)较强的无监督特征学习能力,达到提取轨迹局部空间特性的目的;然后,针对轨迹的时序特性,该文采用逻辑回归的预测思路,用当前轨迹集在路网特征空间中的线性组合来预测轨迹;最后,结合自然语言处理领域中的词嵌入的思想,基于实际轨迹中节点存在的上下文关系,运用节点的向量集表征了节点间的交通时空关系.实验结果表明该模型不仅能够有效地提取轨迹特征,并且在拓扑结构复杂的路网中也能得到较好的预测结果.     

一种带隐变量贝叶斯网的事件诱因估计方法

事件诱因是诱导事件发生的因素,从事件特征数据构建事件诱因模型,进行事件诱因估计,是解决舆论控制、精准决策支持和用户行为定向等问题的重要基础.本文以公共突发事件为背景,以贝叶斯网为不确定性知识表示和推理的基本框架,以多值隐变量来描述事件诱因的多个取值,提出一种基于带隐变量贝叶斯网(隐变量模型)的事件诱因模型构建方法,进而利用概率推理算法估计事件诱因.针对事件诱因存在多个取值的问题,本文基于分支限界思想提出最优取值子集提取算法.建立在真实数据集上的实验结果表明,本文提出的事件诱因模型构建方法及相应的诱因估计方法是有效的.     

基于改进多嵌入空间的实时语义数据流推理

将语义数据流处理引擎与知识图谱嵌入表示学习相结合,可以有效提高实时数据流推理查询性能,但是现有的知识表示学习模型更多关注静态知识图谱嵌入,忽略了知识图谱的动态特性,导致难以应用于实时动态语义数据流推理任务。为了使知识表示学习模型适应知识图谱的在线更新并能够应用于语义数据流引擎,建立一种基于改进多嵌入空间的动态知识图谱嵌入模型PUKALE。针对传递闭包等复杂推理场景,提出3种嵌入空间生成算法。为了在进行增量更新时更合理地选择嵌入空间,设计2种嵌入空间选择算法。基于上述算法实现PUKALE模型,并将其嵌入数据流推理引擎CSPARQL-engine中,以实现实时语义数据流推理查询。实验结果表明,与传统的CSPARQL和KALE推理相比,PUKALE模型的推理查询时间分别约降低85%和93%,其在支持动态图谱嵌入的同时能够提升实时语义数据流推理准确率。     

基于不确定推理的军用软件故障诊断方法研究

针对基于构件的军用软件使用过程中故障频发,传统规则推理的方法进行故障诊断存在不确定性问题,提出了基于不确定规则知识库的故障诊断方法;首先根据不确定推理逻辑,分析传统规则推理的不确定因素,构建不确定规则知识库;然后基于该知识库和正向链推理策略,计算确定性因子;合理设置激活规则的阈值,并对中间结论的确定性因子进行排序以消解冲突;实验结果表明,基于不确定推理的诊断方法与传统精确推理方法相比,具有更高的诊断准确率。     

桥梁车辆荷载识别的贝叶斯方法研究

基于贝叶斯推理提出了一种可实现误差模式选择的桥梁车辆荷载识别方法。该方法通过静力影响线构建车辆荷载与实测响应的关系表达式,并建立修正曲面以消除动力效应造成的识别误差。引入与结构响应大小和车速相关的五种误差模式。根据假设的先验分布推导车辆轴重参数的后验分布,以获得车辆荷载的最优估计值和置信区间,并计算各误差模式的后验概率。分别采用简支梁数值算例和某连续梁桥动载试验,对该方法在不同车速工况下的识别精度和可靠性进行了验证。结果表明,修正曲面可以有效消除车辆动力冲击的影响,提高了荷载识别精度;荷载识别结果以置信区间形式呈现,可量化荷载识别结果的不确定性;贝叶斯方法能够识别出最佳误差模式,进一步提升了荷载识别的鲁棒性。     

基于模糊神经网络及证据推理的数据融合系统

在研究战术弹道导弹电子对抗条件下作战仿真运用问题时,我们成功地将模糊神经网络与证据推理相结合,弥补了传统多传感器数据融合系统未考虑外界环境因素影响的缺陷,提高了数据融合系统的抗干扰能力,最后简单介绍了仿真系统软件的实现流程。这是作战仿真方法研究及实现的新途径。     

校园网网络事件源定位技术研究

为了解决在校园网内部分网络安全事件和故障事件中只能确认攻击和事故的发生,而无法确定攻击和事故的源头这一问题.文章提出一种三步骤的校园网内网网络事件源定位模型.该模型将神经网络和证据理论相结合应用于攻击源定位.提高了校园网内网攻击定位的效率和准确性.     

推理之力，叩开真相之门－－侦探罪案游戏巡礼

不少喜欢读推理小说的玩家都知道,侦探是一个满富挑战性的职业,他们接受雇佣者金钱及其他财物,为雇主进行隐蔽地调查及拍照取证等服务。过去欧美的侦探不仅受雇于私人,而且还会帮助警方调查、提供证据并协助破案。19世纪末英国侦探小说家柯南道尔笔下才华横溢的鬼才侦探夏洛克·福尔摩斯已经成为世界级名侦探的代言词。