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针对神经网络态势预测模型训练复杂度高的问题，提出了一种基于改进卷积神经网络的态势预测方法。结合深度可分离卷积与分解卷积技术的优点，提出了一种基于复合卷积结构的改进型卷积神经网络安全态势预测模型，实现了
多传感器信息融合的研究现状和发展趋势，黎娜，魏洪涛，多传感器信息融合广泛应用于智能机器人、自动目标识别、战场监视、医疗诊断、图像处理等领域。本文系统地讨论了多传感器信息融合
论文研究-基于多敏感器信息融合的卫星自主导航方法研究.pdf, 直接敏感地平的天文导航方法简单、可靠，其导航精度主要取决于地球敏感器精度，因此导航精度相对较低.间接敏感地平利用星敏感器观测折射星得到地
中文情感分类一般分成基于情感词典和基于特征分类两种方法进行研究，但没有考虑过将两种方法得到的特征进行融合来提高分类效果。基于特征分类的方法忽视了特征词在情感词典的褒贬性以及词倾向性的强弱。用基于特征分
针对基于梯度方向直方图的行人检测尚存在实时性不足的问题，提出了一种多检测器融合的行人检测方法。利用Haar型特征的Adaboost进行头部粗检，由于图像行人姿态或尺度的原因会导致这一过程出现漏检；采用
基于时空特征的方法是行为识别的主流方法，已经有许多研究学者提出了多种局部时空特征。然而，不同的局部特征所反映的行为信息的侧重点并不一样。通过引入集成学习的方法，对多种特征在分类器层次上进行融合，使得多
为有效解决头部跟踪鲁棒性较差的问题，利用头部的多种观测信息通过D-S证据理论进行融合跟踪。在粒子滤波的总体框架下，嵌入Mean-Shift算法产生更加逼近真实后验分布的粒子，同时采用颜色和人体头部椭圆
Research on Modeling Method of Situational Awareness Based on Deep Learning Network
介绍了一种并行的基于单型规范分片线性（SCPWL）函数的极坐标数字预失真器模型。首先根据分片线性拟合原理引入绝对值型的单型规范分片线性函数，建立模型解析方程并推导出模型参数的最小二乘解，然后根据模型特
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