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基于瓶颈神经网络的轨迹嵌入技术及其在飞行目标轨迹分类中的应用 被引量:1
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作者 雷磊 《计算机科学与应用》 2022年第10期2384-2394,共11页
轨迹分类是利用目标运动轨迹识别出目标类型的技术。如何从轨迹数据中提取出可分性好的轨迹特征一直是轨迹分类的研究重点。本论文提出了基于神经网络的轨迹嵌入方法,从轨迹数据中提取可分性较好的轨迹特征。该方法首先从轨迹数据中提... 轨迹分类是利用目标运动轨迹识别出目标类型的技术。如何从轨迹数据中提取出可分性好的轨迹特征一直是轨迹分类的研究重点。本论文提出了基于神经网络的轨迹嵌入方法,从轨迹数据中提取可分性较好的轨迹特征。该方法首先从轨迹数据中提取局部和全局特征,组成高维度的特征向量;然后将这些高维度向量带入瓶颈神经网络(bottleneck NN, b-NN),得到低维度的超向量,称为t-vector。因为b-NN将高维度的特征向量投影到低维度的“通用坐标”空间中,对特征向量进行了校准和压缩,所以t-vector在超向量空间中具有较低的维度和较好的可分性。实验表明,t-vector能够提升分类模型5%以上的准确率,并使其检测代价值(detection cost function, DCF)较低,有效提高了飞行目标轨迹分类的性能。 展开更多
关键词 轨迹嵌入 轨迹分类 轨迹特征提取 瓶颈神经网络
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穿墙雷达多维参数人体姿态识别方法 被引量:5
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作者 毛强 晋良念 刘庆华 《雷达科学与技术》 北大核心 2021年第1期40-47,共8页
现有的人体姿态识别方案大多数是从单一的角度来考察人体的姿态特征,但是仅采用距离像很难体现人体关节的位置信息,仅提取微多普勒特征有时会覆盖掉径向速度不明显的特征。为此,本文首先利用慢时间-距离像和慢时间-微多普勒谱图构建出... 现有的人体姿态识别方案大多数是从单一的角度来考察人体的姿态特征,但是仅采用距离像很难体现人体关节的位置信息,仅提取微多普勒特征有时会覆盖掉径向速度不明显的特征。为此,本文首先利用慢时间-距离像和慢时间-微多普勒谱图构建出人体姿态的三维张量数据集,扩展了人体姿态的特征维度,然后采用改进型瓶颈残差模块构成的神经网络提高了人体姿态的识别率。实验结果表明,通过对4名受试者的8种姿态进行训练和测试,该网络对人体姿态的三维张量数据集的识别率可达97.78%,相比于单一特征数据集的识别率提高了4%~7%。 展开更多
关键词 穿墙雷达 人体姿态识别 三维张量数据集 改进型瓶颈残差神经网络
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Properties of Bottleneck on Complex Networks
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作者 王朝阳 吴建军 高自友 《Communications in Theoretical Physics》 SCIE CAS CSCD 2011年第4期725-728,共4页
The traffic bottleneck plays a key role in most of the natural and artificial network. Here we present a simply model for bottleneck dynamical characteristics consideration the reliability on the complex network by ta... The traffic bottleneck plays a key role in most of the natural and artificial network. Here we present a simply model for bottleneck dynamical characteristics consideration the reliability on the complex network by taking into account the network topology characteristics and system size. We find that there is a critical rate of flow generation below which the network traffic is free but above which traffic congestion occurs. Also, it is found that random networks have larger critical flow generating rate than scale free ones. Analytical results may be practically useful for designing networks, especially for the urban traffic network. 展开更多
关键词 BOTTLENECK complex network traffic flow
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