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题名基于遗传神经网络的伪装效能评估模型
被引量：4
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作者
李凌
刘建永
陈玉金
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机构
解放军理工大学工程兵工程学院
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出处
《兵工自动化》
2007年第8期3-4,共2页
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文摘
在量化样本光学特征指标并划分伪装效能等级基础上,采用基于遗传算法的神经网络建立伪装效能评估模型。其步骤包括确定GA算子及相关参数,初始化网络连接权值和阈值向量,计算各个体适应度函数并将其排序,执行遗传操作,最后用神经网络进行二次训练。将样本光学特征指标量化值作为神经网络输入值,量化后的样本等级作为神经网络教师值进行评估。仿真表明该混合算法收敛速度快,能有效避免局部极值问题。
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关键词
伪装效能评估
遗传算法
BP神经网络
权值
-
Keywords
Camouflage effectiveness evaluation
Genetic algorithm
BP neural network
Weights
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分类号
E951.4
[军事—军事工程]
TP389.1
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于混隐色特征背景引导融合的伪装效能评估
- 2
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作者
张寅
丁鹏远
朱桂熠
时萌玮
闫钧华
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机构
南京航空航天大学空间光电探测与感知工业和信息化部重点实验室
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出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期139-150,共12页
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基金
国防科技基础加强计划(No.2021‒JCJQ‒JJ‒0834)
国家自然科学基金(No.61705104)
江苏省自然科学基金(No.BK20170804)。
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文摘
现有迷彩伪装效能评估方法重点关注目标与背景在颜色、纹理等特征上的相似度,未能从伪装策略角度分析目标边缘和表面的融合程度,无法准确评估复杂环境下目标的伪装效果。本文提出一种基于混隐色特征背景引导融合的伪装效能评估模型,利用多重分形理论和Gabor滤波器估计目标轮廓和表面破坏程度;引入特征拥塞指数计算背景复杂度,通过逻辑斯蒂方程自适应调整评估特征权重,提高模型对环境变化的适应性。实验表明,该模型在Search_2数据集上的搜索时间相关性系数(皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数、均方根误差)分别达到0.888、0.773、0.054,在自建CamData数据集上分别达到0.835、0.805、0.126,评估结果与人眼搜索实验结果符合性较高,能够有效表征目标在不同复杂场景下的伪装效能。
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关键词
伪装效能评估
混隐色
背景匹配
背景复杂度
多重分形谱
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Keywords
Camouflage effectiveness evaluation
Disruptive coloration
Background matching
Background complexity
Multi-fractal spectrum
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于混合神经网络的野战仓库伪装效能评估
被引量：5
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作者
曲红绯
李文山
杨军
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机构
济南军区
军械工程学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2008年第5期117-119,共3页
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文摘
随着现代高技术的发展及其在军事领域的广泛应用,战场透明度明显增加。在未来战场上,发现即意味着被摧毁。野战仓库的生存也面临前所未有的严重威胁,伪装就成为其提高自身生存能力的有效手段。伪装效果的好坏将直接影响其战场生存力。采用遗传算法改进BP神经网络模型,分析了其基本思路以及具体实施步骤,并运用其对野战仓库伪装效能进行评估。实例表明,该模型能够较好地克服人为因素和模糊随机性的影响,评估结果更为科学可信。
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关键词
遗传算法
BP神经网络
伪装效能评估
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Keywords
genetic algorithm, BP neural network, evaluation of camouflage effect
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分类号
E95
[军事—军事工程]
E911
[军事]
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