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类脑心智计算的科学技术和工程应用的研究与思考 被引量:1
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作者 刘扬 刘睿佳 +3 位作者 周黎鸣 左宪禹 杨伟 周毅 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第2期364-373,共10页
发展新一代的类脑智能,需要综合考虑形成自然智能的结构、功能和行为等研究,偏颇任一方向都是不全面的,难以完全触及智能的本质。文中基于神经系统的结构仿真、认知系统的功能模仿和自然智能的行为模拟,定义了类脑心智计算(BMC)的基本概... 发展新一代的类脑智能,需要综合考虑形成自然智能的结构、功能和行为等研究,偏颇任一方向都是不全面的,难以完全触及智能的本质。文中基于神经系统的结构仿真、认知系统的功能模仿和自然智能的行为模拟,定义了类脑心智计算(BMC)的基本概念,提出了BMC的假设、模型和框架,研究了BMC的前沿理论。在大脑机制、心智模式和行为控制上,分析了当前BMC研究的技术路线、核心算法和关键技术,综述了BMC的复杂系统和工程应用现状。结合智能科学、神经科学、认知科学、信息科学和计算数学等多学科的交叉融合特征,进一步讨论了BMC的科研范式和跨学科建设问题。BMC研究将有望在新一代类脑智能的科学理论、技术创新和工程系统上取得重大突破。 展开更多
关键词 类脑心智计算 类脑智能 跨媒体认知神经计算 跨模态神经认知计算 跨学科研究
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采用改进特征子空间投影的SAR脉冲式直达波干扰抑制方法 被引量:1
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作者 舒高峰 刘明月 李宁 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1382-1390,共9页
射频干扰(RFI)会污染合成孔径雷达(SAR)回波信号,增加SAR图像解译难度。脉冲式直达波干扰(PDWI)作为典型的RFI,在原始回波域以明亮条纹状掩盖SAR回波信息,对SAR成像质量产生严重影响。现有的干扰抑制方法中,传统的特征子空间投影(ESP)... 射频干扰(RFI)会污染合成孔径雷达(SAR)回波信号,增加SAR图像解译难度。脉冲式直达波干扰(PDWI)作为典型的RFI,在原始回波域以明亮条纹状掩盖SAR回波信息,对SAR成像质量产生严重影响。现有的干扰抑制方法中,传统的特征子空间投影(ESP)方法对整条含干扰脉冲进行干扰抑制,造成了脉冲中非干扰位置有用信号损失。为了保护有用信号,该文提出一种改进ESP的SAR脉冲式直达波干扰抑制方法。首先,通过两次检测干扰,获取PDWI在时域中的具体位置。其次,仅对检测的干扰位置数据,采用ESP将有用信号和干扰信号分离。最后,从原始数据中减去ESP重构的干扰数据以实现干扰抑制。仿真和实测数据处理表明,与现有方法相比,该方法能够有效避免SAR原始数据中有用信号的损失,抑制了脉冲式直达波干扰。 展开更多
关键词 射频干扰 合成孔径雷达 脉冲式直达波干扰 特征子空间投影
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孪生网络辅助下多域特征融合的雷达有源干扰识别方法
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作者 李宁 王赞 +2 位作者 舒高峰 张庭玮 郭拯危 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第6期1837-1849,共13页
针对目前雷达有源干扰识别方法在低干噪比下识别精度低和训练样本难以高效获取的问题,该文提出一种孪生网络辅助下多域特征融合的雷达有源干扰识别方法。首先,为了实现低干噪比下干扰特征的有效提取,构建了一种多域特征融合子网络;具体... 针对目前雷达有源干扰识别方法在低干噪比下识别精度低和训练样本难以高效获取的问题,该文提出一种孪生网络辅助下多域特征融合的雷达有源干扰识别方法。首先,为了实现低干噪比下干扰特征的有效提取,构建了一种多域特征融合子网络;具体地,结合半软阈值函数和注意力机制,提出半软阈值收缩模块,以有效提取时域特征,避免手工提取阈值的不足,同时引入多尺度卷积模块和注意力模块,以增强时频域特征提取能力。然后,为了降低识别模型对样本的依赖,设计了一种权值共享的孪生网络,通过对比样本间相似度扩大训练次数,以解决样本不足问题。最后,联合改进的加权对比度损失函数、自适应交叉熵损失函数和3元组损失函数,实现干扰特征的类内聚集、类间分离。实验结果表明,在干噪比为–6 dB且每类干扰为20个训练样本时,对10种典型有源干扰的识别率达到96.88%。 展开更多
关键词 雷达有源干扰识别 孪生网络 多域特征 注意力机制
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GEE随机森林的多特征优选甘草识别
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作者 周珂 张广雨 +3 位作者 史婷婷 李祎 常然然 孟更 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第27期11714-11725,共12页
及时准确地掌握甘草空间分布信息,能够为甘草产业健康发展和精细化管理提供科学的数据支撑。依托GEE(Google Earth Engine)平台,以内蒙古甘草主产区磴口县为研究区,以哨兵1号(Sentinel-1)、哨兵2号(Sentinel-2)和SRTM数字高程数据为数据... 及时准确地掌握甘草空间分布信息,能够为甘草产业健康发展和精细化管理提供科学的数据支撑。依托GEE(Google Earth Engine)平台,以内蒙古甘草主产区磴口县为研究区,以哨兵1号(Sentinel-1)、哨兵2号(Sentinel-2)和SRTM数字高程数据为数据源,构建多源多维分类特征集合,设计6种不同方案探讨光谱特征与不同类型特征相结合以及特征优选对甘草识别的影响,最后使用随机森林分类方法对甘草进行识别。结果表明:指数特征在甘草识别中的贡献率最为显著,纹理特征的贡献率位居其次,光谱特征贡献率位列第三,极化特征的贡献率相对较低,而地形特征的贡献最小。特征优选能够减少冗余,并且提升识别精度,总体精度为91.15%,Kappa系数为0.8771。 展开更多
关键词 多源遥感 特征降维 遥感影像 信息提取
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