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构建检索课程新体系分类目标研究 被引量:3
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作者 张文德 杨瑜 陈建芳 《图书馆论坛》 CSSCI 北大核心 2003年第6期232-235,共4页
本研究课题根据图书馆的初级导向教育、中级阶段的信息检索教育、高级阶段的信息检索与分析研究教育 ,建立分层次、分阶段的教学模式 ,多层次、分阶段教学。借鉴、吸收布卢姆等人的教育目标分类理论、在教学内容、教学手段、教学方法、... 本研究课题根据图书馆的初级导向教育、中级阶段的信息检索教育、高级阶段的信息检索与分析研究教育 ,建立分层次、分阶段的教学模式 ,多层次、分阶段教学。借鉴、吸收布卢姆等人的教育目标分类理论、在教学内容、教学手段、教学方法、教学评价提出具体的办法 ,结合学生的特点和实际 ,对检索课新体系进行有效的探索 ,拓展文献检索课教育研究的领域。 展开更多
关键词 图书馆 文献检索课 信息检索教育 课程体系 教学目标 分类目标
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论新版义务教育地理课程标准认知目标的转向——基于布卢姆教育目标新分类对新旧课标内容的比较
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作者 朱雪梅 罗嘉瑶 《地理教学》 北大核心 2025年第5期9-14,共6页
本研究基于布卢姆教育目标新分类学理论,对2022年版和2011年版义务教育地理课程标准的“内容要求”与“内容标准”进行文本比较分析,揭示新课标在知识类型与认知过程上的显著变化。结果显示,新课标在降低事实性和概念性知识比例的同时,... 本研究基于布卢姆教育目标新分类学理论,对2022年版和2011年版义务教育地理课程标准的“内容要求”与“内容标准”进行文本比较分析,揭示新课标在知识类型与认知过程上的显著变化。结果显示,新课标在降低事实性和概念性知识比例的同时,增加了程序性知识的比重;同时,新课标的认知结构得到优化,高阶认知比例得到提升,内容要求更加精准。本研究建议教师在地理教学实践活动中:突出高阶认知目标的设计,导向地理核心素养培育;在优化课程内容结构中强化程序性知识学习;通过探索跨学科项目式教学,培养学生的创造性思维;开展表现性评价,以引导学生提升元认知能力。 展开更多
关键词 布卢姆教育目标分类 地理课程标准 知识类型 认知行为水平 目标转向
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基于改进YOLOv5s车载雷达图像目标检测分类方法
3
作者 李家强 汪星宇 +2 位作者 杨志豪 刘浩波 陈金立 《现代雷达》 北大核心 2025年第4期38-45,共8页
针对车载毫米波雷达图像细节模糊、目标占比小的问题,提出了一种基于YOLOv5s改进的目标检测分类网络。首先通过帧同步与最小外接矩形方法处理原始数据集,获得由相机、激光雷达联合标定的毫米波雷达距离-方位图像与标注信息;然后将YOLOv5... 针对车载毫米波雷达图像细节模糊、目标占比小的问题,提出了一种基于YOLOv5s改进的目标检测分类网络。首先通过帧同步与最小外接矩形方法处理原始数据集,获得由相机、激光雷达联合标定的毫米波雷达距离-方位图像与标注信息;然后将YOLOv5s网络的上采样模块改进为CARAFE,使网络充分融合不同尺度特征,并改进网络损失函数为综合交并比损失函数(CIoU Loss),使预测结果更加精确;最后,通过网络解耦头(Decoupled head)采用不同的分支并行处理检测与分类问题。实测数据实验处理结果表明,该方法较原始YOLOv5s网络的mAP@0.5与mAP@0.5∶0.95分别提升了3.3%和2.0%,尤其适用于小目标检测,并能同时满足检测和分类精度与实时性要求,适合部署至车载嵌入式系统中。 展开更多
关键词 目标检测与分类 雷达图像 YOLOv5s网络 特征融合 解耦头
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基于多域雷达回波数据融合的海面小目标分类网络模型
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作者 赵子健 许述文 水鹏朗 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第3期696-706,共11页
海面小目标识别是海事雷达监视任务中一个重要且具有挑战性的问题。由于海面小目标类型多样、环境复杂多变,对其进行有效分类存在较大困难。在高分辨体制雷达下,海面小目标通常只占据一或几个距离单元,缺乏足够的空间散射结构信息,因此... 海面小目标识别是海事雷达监视任务中一个重要且具有挑战性的问题。由于海面小目标类型多样、环境复杂多变,对其进行有效分类存在较大困难。在高分辨体制雷达下,海面小目标通常只占据一或几个距离单元,缺乏足够的空间散射结构信息,因此目标的雷达截面积(RCS)起伏和径向速度变化成为分类的主要依据。为此,该文提出一种基于多域雷达回波数据融合的分类网络模型,用于海面小目标的分类任务。由于不同域的数据具有其特殊的物理意义,因此该文构建了时域LeNet(T-LeNet)神经网络模块和时频特征提取神经网络模块,分别从雷达海面回波信号的幅度序列和时频分布(TFD)即时频图中提取特征。其中幅度序列主要反映了目标RCS的起伏特性,而时频图不仅反映RCS起伏特性,还能体现目标径向速度的变化。最后,利用IPIX,CSIR数据库和自测的无人机数据集构建了包括4种海面小目标的数据集:锚定漂浮小球、漂浮船只、低空无人机(UAV)和移动的快艇。实验结果表明所提方法具有良好的识别能力。 展开更多
关键词 海面小目标 目标分类 多特征融合 神经网络
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基于BLOOM目标分类学视角的毕业要求内涵、逻辑、教学策略解析
5
作者 谢峻林 何峰 张红国 《中国大学教学》 北大核心 2025年第4期44-52,共9页
通用标准毕业要求是检验认证专业质量的底线。目前是中国工程教育专业认证新标准即将发布、高校培养方案再修订的关键时期,准确把握毕业要求内涵、逻辑、教学策略尤为重要。从BLOOM教育目标分类学视角,解析新标准毕业要求的目标定位及... 通用标准毕业要求是检验认证专业质量的底线。目前是中国工程教育专业认证新标准即将发布、高校培养方案再修订的关键时期,准确把握毕业要求内涵、逻辑、教学策略尤为重要。从BLOOM教育目标分类学视角,解析新标准毕业要求的目标定位及其内涵关联和差异,明晰毕业要求能力体系的逻辑关系,创建毕业要求泳道图,揭示毕业要求目标实现过程中的关键教学要素,阐释毕业要求形成路径、节点教学目标、教学载体以及之间的联系。引导专业从学生学习视角审视毕业要求,看到目标中知识和认知过程不可分离的内在联系,全面思考学生能力目标形成过程、教学载体和评价策略,为破解长期困扰毕业要求制订、落实及其评价的问题,提供新的认识视角和分析方法。 展开更多
关键词 BLOOM教育目标分类 工程认证 毕业要求 教学策略
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基于CBAM-Swin-Transformer迁移学习的海上微动目标分类方法
6
作者 何肖阳 陈小龙 +3 位作者 杜晓林 苏宁远 袁旺 关键 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第4期1155-1167,共13页
雷达作为海上目标监测和识别的重要手段,海上目标运动特征精细化描述与分类是其关键技术。基于深度学习的卷积网络分类方法不依赖于模型,但仍难以适应复杂多变的海洋环境、多样性海上目标,泛化能力有限。将卷积注意力机制模块(convoluti... 雷达作为海上目标监测和识别的重要手段,海上目标运动特征精细化描述与分类是其关键技术。基于深度学习的卷积网络分类方法不依赖于模型,但仍难以适应复杂多变的海洋环境、多样性海上目标,泛化能力有限。将卷积注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM)融入Swin-Transformer网络,并基于迁移学习(transfer learning,TL)策略,提出一种兼顾舰船目标和低空旋翼飞行目标的海上微动目标分类方法(简称为TL-CBAM-Swin-Transformer),提升多种观测条件下的模型分类适应能力。首先,建立海上微动目标模型,并基于3种雷达实测数据构建海面非匀速平动、三轴转动、直升机、固定翼无人机的微动时频数据集。然后,设计TL-CBAM-Swin-Transformer网络,CBAM从通道维和空间维提取特征,提高其小尺度中多头注意力信息的提取能力。实测数据验证结果表明,相比Swin-Transformer,所提网络的分类准确度提升3.43%。采用TL法,将所提网络在ImageNet数据上进行预训练,将智能像素处理(intelligent pixel processing,IPIX)雷达微动目标作为源域进行预训练,并迁移至科学与工业研究委员会(Council for Scientific and Industrial Research,CSIR)雷达微动目标,分类概率达97.9%,将直升机旋翼作为源域进行预训练并迁移至固定翼无人机,分类概率达98.8%,验证了所提算法具有较强的泛化能力。 展开更多
关键词 雷达目标分类 海上微动目标 迁移学习 Swin-Transformer网络 注意力机制 时频分析
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基于布卢姆教育目标分类法的资历框架建设逻辑与路向分析
7
作者 孙爱萍 《远程教育杂志》 北大核心 2025年第3期106-112,共7页
当前,国内关于资历框架建设的研究重在制度和管理层面的探讨,缺乏教育教学理论的有效观照和目标分类理论的系统审视。布卢姆教育目标分类法是系统教学设计和教育目标分类的重要理论,该理论基于类别、层级和动名词描述语言的教育目标体... 当前,国内关于资历框架建设的研究重在制度和管理层面的探讨,缺乏教育教学理论的有效观照和目标分类理论的系统审视。布卢姆教育目标分类法是系统教学设计和教育目标分类的重要理论,该理论基于类别、层级和动名词描述语言的教育目标体系架构原理,契合资历框架分类分层的学习成果体系架构以及层级标准的建设逻辑,能够为资历框架建设提供教学设计领域的理论支撑。据此,研究在详细论述布卢姆教育目标分类法与资历框架构建的逻辑契合性基础上,以欧盟资历框架为例,依托布卢姆教育目标分类法,系统解构资历框架的建设逻辑,进而提出我国资历框架的建设路向:确立新时代立德树人、全面发展、赋能创新的终身学习目标定位;构建基于心理、简单清晰、系统整体的资历框架;加强系统教学设计,提升终身学习灵活性和教学管理有效性。 展开更多
关键词 布卢姆教育目标分类 学习成果 资历框架 层级标准 终身学习
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基于深度可分离卷积神经网络的水声目标分类研究及FPGA实现 被引量:1
8
作者 张天帅 刘金涛 王良 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期152-165,共14页
针对传统声纳处理器算力受限,能效比低,难以支撑水声目标识别实时推理的问题,本文基于异构SoC平台设计了面向被动声纳水下目标实时计算处理系统。该系统具有较低资源开销和较小分类精度损失等优点,是一种低时延、高能效比的硬件加速器... 针对传统声纳处理器算力受限,能效比低,难以支撑水声目标识别实时推理的问题,本文基于异构SoC平台设计了面向被动声纳水下目标实时计算处理系统。该系统具有较低资源开销和较小分类精度损失等优点,是一种低时延、高能效比的硬件加速器解决方案。本文以MobileNetV1网络模型为基础并对其进行结构优化,在现场可编程门阵列(Field programmable gate array,FPGA)上通过并行流水线的加速结构实现它的前向推理过程,并对其权值参数进行二值化的处理,以达到减少存储量和计算量的同时加快其推理速度的目的。同时,根据在输入通道维度以及输出图像高度上分块并行的优化思想,设计了深度可分离卷积的流水优化策略,采用并行流水的结构极大减少了前向推理的时间。实验表明,在利用出海实际采集得到的水声数据集上,本文实现的系统识别精度为88.5%,在的分辨率的图像上,时间延迟达到4.23 ms。对比CPU速度提升了70.68倍,是GPU速度的68%。能效比分别为CPU的0.08%,GPU的2.12%。本文为神经网络在硬件资源有限以及功耗存在限制的轻量型移动端或者边缘设备上的应用与部署,以及对促进融合水下勘探网络的建设和水下信息的快速获取提供了设计思路。 展开更多
关键词 水声目标分类 深度可分离卷积 定点量化 FPGA
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基于功率谱熵的无线电引信目标与干扰信号分类方法 被引量:1
9
作者 刘冰 郝新红 蔡鑫 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期913-919,共7页
无线电调频引信在战场环境容易受到干扰信号的干扰导致早炸,丧失打击能力。为提升无线电调频引信抗干扰能力,准确识别引信目标与干扰信号,提出一种基于功率谱熵特征的无线电调频引信目标与干扰信号分类识别方法。利用实测采集的无线电... 无线电调频引信在战场环境容易受到干扰信号的干扰导致早炸,丧失打击能力。为提升无线电调频引信抗干扰能力,准确识别引信目标与干扰信号,提出一种基于功率谱熵特征的无线电调频引信目标与干扰信号分类识别方法。利用实测采集的无线电引信检波端输出信号,通过提取目标和干扰信号的功率谱指数熵和Renyi熵特征构成特征向量,作为K邻近(KNN)分类器的输入进行目标和干扰信号分类识别,并利用5-折交叉检验方法对其进行验证。结果表明:目标和干扰信号的功率指数熵和Renyi熵具有显著差异性,使用KNN分类器对其进行分类识别时,最高的识别准确率可达99.47%。 展开更多
关键词 无线电调频引信 抗干扰 功率谱熵特征 目标分类 KNN算法
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点云投影结合轻量化卷积神经网络实现三维成像声呐快速目标分类
10
作者 任露露 尹力 +2 位作者 巩文静 李宝奇 黄海宁 《应用声学》 CSCD 北大核心 2024年第1期47-57,共11页
三维成像声呐的成像结果是三维点云,基于点云的三维成像声呐目标分类方法具有网络结构复杂、计算量大的特点。针对这一问题提出了一种将三维成像声呐成像结果从三维点云投影至二维图像的方法,并且使用轻量化卷积神经网络实现了三维成像... 三维成像声呐的成像结果是三维点云,基于点云的三维成像声呐目标分类方法具有网络结构复杂、计算量大的特点。针对这一问题提出了一种将三维成像声呐成像结果从三维点云投影至二维图像的方法,并且使用轻量化卷积神经网络实现了三维成像声呐快速目标分类。该方法首先对三维成像声呐波束形成后的波束域数据进行最大值滤波和阈值滤波,以降低点云数据维度;接着,依据三维成像声呐的波束方向,将点云投影为深度图和强度图,分别保存点云的位置信息和强度信息;然后,利用深度图和强度图分别作为第一个通道和第二个通道构建混合通道图,将混合通道图作为目标分类网络的输入,从而将三维点云的目标分类问题转换为二维图像的目标分类问题;最后使用MobileNetV2网络实现了三维成像声呐快速目标分类。实验结果表明,提出的投影方法可以用二维图像分类网络完成三维成像声呐点云的目标分类任务;而且训练过程中混合通道图比单独的深度图和强度图收敛速度更快,结合目标分类网络可以实时进行目标分类,在真实数据集上分类正确率达到了91.13%。 展开更多
关键词 三维成像声呐 波束形成 声呐图像处理 目标分类
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基于EfficientNet的多通道雷达目标微动特征分类方法 被引量:2
11
作者 王潇怡 罗运华 +2 位作者 喻忠军 孙浩 王晓蓓 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期2988-2998,共11页
针对在低空雷达监视场景下,行人、车辆、无人机等目标分类任务中目标微动特征难以提取导致分类准确率较低的问题,提出一种基于EfficientNet的多通道雷达目标微动特征分类方法。首先,根据杂波、目标和噪声信号的能量分布差异,提出多能量... 针对在低空雷达监视场景下,行人、车辆、无人机等目标分类任务中目标微动特征难以提取导致分类准确率较低的问题,提出一种基于EfficientNet的多通道雷达目标微动特征分类方法。首先,根据杂波、目标和噪声信号的能量分布差异,提出多能量奇异值分解方法抑制杂波和噪声,增强目标微动特征。随后,联合雷达和差通道时频信息特点,设计多通道EfficientNet模型,结合多通道微动特性进一步实现目标的准确分类。最后,利用雷达实测目标数据对所提方法进行验证。结果表明,所提方法在保证较低模型复杂度的情况下,相比于其他方法在准确率上有显著提升。 展开更多
关键词 多通道雷达 微动目标分类 EfficientNet 奇异值分解
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基于序贯特征提取的无人机与飞鸟目标分类 被引量:2
12
作者 宋强 彭翔宇 +3 位作者 黄仕林 张月 邓振淼 陈小龙 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第5期839-852,共14页
伴随无人机的在各个领域的广泛应用,其给国家和地区带来的威胁也与日俱增,对其进行有效的预警和反制迫在眉睫。随着无人机技术的进步,无人机预警和反制的难度随之增加。全息凝视雷达相比于传统雷达,使用宽发窄收的波束设计和积累探测技... 伴随无人机的在各个领域的广泛应用,其给国家和地区带来的威胁也与日俱增,对其进行有效的预警和反制迫在眉睫。随着无人机技术的进步,无人机预警和反制的难度随之增加。全息凝视雷达相比于传统雷达,使用宽发窄收的波束设计和积累探测技术,使得其对“低慢小”目标探测更具优势,在对无人机准确识别的基础上可联动其他种类的反制设备对其进行精准有效的反制。由于鸟和无人机两类目标在运动轨迹和机动性存在一定的相似性,如何有效实现两类目标的分类识别是全息凝视雷达面临的典型问题。结合实时分类需要即时输出当前航迹点类属标签的同时拥有较低计算复杂度的需求,本文基于全息凝视雷达航迹多普勒数据,提出了一种优化的基于序贯特征提取的分类流程,应用到雷达系统中时可随着目标轨迹的延伸实时输出航迹点类属标签。基于序贯特征提取降低了特征提取的原始数据维度,增加了两类目标在序贯窗口内相似的概率,增加了两类目标识别的难度,需要在序贯窗内这种低维度原始数据中所提取能很好的反映目标特性的特征。设计速度相邻窗间的相关系数等6个特征用以描述序贯窗口内目标速度变化的程度、速度变化稳定性和轨迹变化的程度,根据特征分类显著性分析,除速度标准差之外的特征的分布都有较好的类间隔离度。基于以上方法,本文利用WKNN分类器,综合分类准确率达到92%。 展开更多
关键词 全息凝视雷达 运动特征 轨迹特征 序贯特征提取 目标分类
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基于双重多视角表示的目标级隐性情感分类 被引量:2
13
作者 崔蒙蒙 刘井平 +2 位作者 阮彤 宋雨秋 杜渂 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2024年第1期79-90,共12页
目标级隐性情感分类是自然语言处理中一项重要的情感分析任务。目前多数研究主要侧重于对上下文感知的目标进行建模,且建模信息源较为单一,难以充分捕获到目标词在文本中的隐性情感。针对该问题,提出基于双重多视角表示学习的目标级隐... 目标级隐性情感分类是自然语言处理中一项重要的情感分析任务。目前多数研究主要侧重于对上下文感知的目标进行建模,且建模信息源较为单一,难以充分捕获到目标词在文本中的隐性情感。针对该问题,提出基于双重多视角表示学习的目标级隐性情感分类方法,采用3种视角对目标和输入文本进行建模,分别设计文本自身的表示学习、图视角下的表示学习以及外部知识视角下的表示学习,并通过卷积神经网络将3种视角下的表示进行深度融合。此外,同时采用上述3种视角对目标进行表示学习,将文本的语义表示和目标的语义表示相结合,并输入到情感极性分类器中。在5个公共数据集上进行实验并与8个基线模型的对比结果表明,该方法性能达到了最优水平,在News MTSC-mt和News MTSC-rw隐性情感分析数据集上的F1_m值分别比最好模型提高1.0%和2.6%,在Laptop14、Restaurant14和Twitter显性情感分析数据集上的F1_m值分别比最好模型提高3.6%、1.4%和1.6%。 展开更多
关键词 目标级隐性情感分类 自然语言处理 情感分析 双重多视角 表示学习
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基于SVM的小样本不均衡HRRP舰船目标分类方法 被引量:2
14
作者 查海刚 齐向阳 范怀涛 《现代电子技术》 北大核心 2024年第15期109-114,共6页
针对实测HRRP军船民船分类时出现的小样本不均衡问题,提出一种联合Relief算法和PCA算法的特征提取方法,并引入过采样算法及误差迭代加权方法改进SVM分类器。该分类方法对原始高维HRRP图像进行预处理及特征子空间加权,增强了主要特征的... 针对实测HRRP军船民船分类时出现的小样本不均衡问题,提出一种联合Relief算法和PCA算法的特征提取方法,并引入过采样算法及误差迭代加权方法改进SVM分类器。该分类方法对原始高维HRRP图像进行预处理及特征子空间加权,增强了主要特征的可分性,改进的SVM分类器经过迭代加权后分类效果明显提升。作为比较,针对相同实测HRRP舰船目标数据集,分析了自适应增强SVM分类器的分类效果。实验结果表明:提出的改进核空间的迭代加权Smote-SVM分类方法识别效果更好,对高分辨距离像的姿态敏感性具有较好的适应能力。 展开更多
关键词 高分辨距离像 舰船目标分类 特征提取 支持向量机 改进SVM分类 PCA算法
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基于RMDLPP的雷达空中目标分类 被引量:1
15
作者 刘帅康 曹伟 +2 位作者 管志强 杨学岭 许金鑫 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1220-1228,共9页
针对鉴别局部保持投影(discriminant locality preserving projections, DLPP)在窄带雷达目标数据降维时出现的类内离散度矩阵奇异和对孤立点敏感进而导致类别之间可分性弱的问题,提出了基于鲁棒性边界DLPP(robust margin DLPP, RMDLPP... 针对鉴别局部保持投影(discriminant locality preserving projections, DLPP)在窄带雷达目标数据降维时出现的类内离散度矩阵奇异和对孤立点敏感进而导致类别之间可分性弱的问题,提出了基于鲁棒性边界DLPP(robust margin DLPP, RMDLPP)的窄带雷达空中目标分类方法。首先,在计算样本之间距离时将两样本点的欧氏距离与同类样本均值相关联。然后,挑选一定数量的边界样本点进行处理并对优化DLPP目标函数进行降维。最后,使用高性能分类器对降维后的数据进行区分,实现对空中目标的分类。通过对X波段对空警戒雷达实测数据的对比实验表明,所提方法具有更好的分类准确率和对孤立点的鲁棒性。 展开更多
关键词 窄带雷达 空中目标分类 鉴别局部保持投影 最大边界准则 降维
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引入特征融合和Transformer模型预测器的目标跟踪算法
16
作者 龚小梅 张轶 胡术 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期254-262,共9页
近年来判别相关滤波器(DCF)在视觉跟踪领域取得了巨大的成功,然而大多数相关滤波跟踪器仅依赖主干网提取的最后一层特征,忽视了低层丰富的目标结构信息。基于此,提出了一种基于特征融合模块和Transformer结构模型预测器的目标跟踪算法... 近年来判别相关滤波器(DCF)在视觉跟踪领域取得了巨大的成功,然而大多数相关滤波跟踪器仅依赖主干网提取的最后一层特征,忽视了低层丰富的目标结构信息。基于此,提出了一种基于特征融合模块和Transformer结构模型预测器的目标跟踪算法。引入了一个金字塔形的特征融合模块,能有效整合低层特征和高层特征。使用采用非对称位置编码方案的Transformer结构预测目标模型权重,以释放模型的表达能力。提出了一个特征优化模块以根据模型权重优化搜索特征。与现有的方法相比,该算法实现了更优的特征表示和更准确的目标定位。在Tracking-Net、LaSOT和UAV123三个主流数据集上的实验结果表明,跟踪器获得了突出性能。 展开更多
关键词 特征融合 TRANSFORMER 目标跟踪 特征优化 目标分类
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基于深度特征协作的舰船目标分类方法
17
作者 李英 李至立 +3 位作者 胡载萍 江练金 郑红 刘兴惠 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第23期174-178,共5页
针对现有的舰船目标分类方法对舰船细粒度分类性能不佳、舰船图像特征学习效果差的问题,提出一种深度特征协作的舰船目标分类算法。首先,搭建双分支ResNet-18网络结构;然后引入对比学习的思想,实现双分支特征信息互补,丰富舰船图像特征... 针对现有的舰船目标分类方法对舰船细粒度分类性能不佳、舰船图像特征学习效果差的问题,提出一种深度特征协作的舰船目标分类算法。首先,搭建双分支ResNet-18网络结构;然后引入对比学习的思想,实现双分支特征信息互补,丰富舰船图像特征学习;最后,通过特征协作模块,对学习到的双分支对比特征进行深度信息整合,以最小化分类损失,进而提高分类结果。在舰船图像数据集FGSC-23上的大量实验结果表明,对23类细粒度舰船图像分类平均准确率达到83.56%。 展开更多
关键词 深度特征协作 对比学习 舰船目标分类
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基于经验模态分解的空中飞机目标分类 被引量:21
18
作者 王宝帅 杜兰 +2 位作者 刘宏伟 李彦兵 冯博 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期2116-2121,共6页
该文研究常规窄带雷达体制下喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机目标的分类问题。首先根据微多普勒效应利用多散射中心模型从理论上分析了飞机目标旋转部件的雷达回波模型;然后针对3类飞机目标回波在多普勒域频率调制的不同,提出一种基于... 该文研究常规窄带雷达体制下喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机目标的分类问题。首先根据微多普勒效应利用多散射中心模型从理论上分析了飞机目标旋转部件的雷达回波模型;然后针对3类飞机目标回波在多普勒域频率调制的不同,提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法的特征提取方法;最后基于仿真数据训练、实测数据测试的模式,使用支持矢量机(Support Vector Machine,SVM)分类器的分类结果表明新方法较现有方法在较高信噪比条件下具有更好的分类性能。 展开更多
关键词 目标分类 微多普勒 经验模态分解 特征提取
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联合目标跟踪与分类技术的进展及存在问题 被引量:14
19
作者 单甘霖 梅卫 王春平 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期733-738,共6页
联合目标跟踪与分类(JTC)技术是信息融合领域新兴的一个研究方向。其基本思想是:通过在目标跟踪器和目标分类器之间进行双向信息交互,来同时有效地提高目标的跟踪精度和分类性能。介绍了JTC技术的基本原理。将现有JTC技术划分为两大类... 联合目标跟踪与分类(JTC)技术是信息融合领域新兴的一个研究方向。其基本思想是:通过在目标跟踪器和目标分类器之间进行双向信息交互,来同时有效地提高目标的跟踪精度和分类性能。介绍了JTC技术的基本原理。将现有JTC技术划分为两大类——基于质点运动模型的JTC技术和基于刚体运动模型的JTC技术,并作了对比分析。综合论述了JTC技术的发展。指出JTC技术目前存在的主要问题以及未来的研究方向。 展开更多
关键词 雷达工程 目标跟踪 目标识别 目标分类 信息融合 联合目标跟踪与分类
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基于倒谱分析的被动水声目标分类 被引量:9
20
作者 田杰 张春华 +2 位作者 刘维 黄海宁 薛山花 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期1708-1710,共3页
被动声纳捕捉的目标一般是船舶或鱼雷的辐射噪声。该辐射噪声可视为周期性激励与信道传递函数的卷积构成。利用同态分析进行目标分类,即通过倒谱分析将各噪声分量变为线性相加关系,实现各信号分量以及信道的分离,以便提取信号特征进行... 被动声纳捕捉的目标一般是船舶或鱼雷的辐射噪声。该辐射噪声可视为周期性激励与信道传递函数的卷积构成。利用同态分析进行目标分类,即通过倒谱分析将各噪声分量变为线性相加关系,实现各信号分量以及信道的分离,以便提取信号特征进行分类。通过对实际信号的分析,证明水声信号的倒谱特征在概率意义上含有比较稳定的类别信息,基于支持向量机的分类实验结果,说明了根据倒谱特征识别被动水声目标的可行性。 展开更多
关键词 倒谱 被动声纳 目标分类 支持向量机
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