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基于自适应粒子群优化的不平衡航空客户数据质量优化
作者: 姚雨虹   杨小兵   陈欣   来源: 厦门大学学报(自然科学版) 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 自适应粒子群   卷积神经网络   忠诚度预测   随机森林  
描述: 多数类优化样本子集,使用卷积神经网络(CNN)提取得到的平衡数据集特征,将自动得到的特征向量作为随机森林算法(RF)的输入,构建客户忠诚度预测模型。实验结果表明,本文方法预测性能优于其他预测模型,可以更好地预测客户忠诚度情况。
基于小样本多背景下的飞机图像识别研究
作者: 兰天   李博   杨敬宝   来源: 电脑编程技巧与维护 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: HoG特征   卷积神经网络   飞机图像识别  
描述: 网络进行微调、参数优化,而目前公开的飞机图像数据库十分有限,图像背景差异巨大,因此提出了一种基于小样本、多背景下使用卷积神经网络进行飞机图像识别的方法。
基于可变形卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测
作者: 李明阳   胡显   雷宏   来源: 国外电子测量技术 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   遥感影像   可变形卷积   飞机检测  
描述: 遥感图像中的飞机检测在民用和军事应用中都是一个重要且富有挑战性的任务。针对现有目标检测算法在复杂场景中旋转不变性差的问题,提出了一种多尺度可变形卷积神经网络用以检测飞机目标。该方法通过将可变形卷积
基于可变形卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测
作者: 李明阳   胡显   雷宏   来源: 国外电子测量技术 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   遥感影像   可变形卷积   飞机检测  
描述: 遥感图像中的飞机检测在民用和军事应用中都是一个重要且富有挑战性的任务。针对现有目标检测算法在复杂场景中旋转不变性差的问题,提出了一种多尺度可变形卷积神经网络用以检测飞机目标。该方法通过将可变形卷积
基于卷积神经网络的遥感图像飞机目标识别
作者: 晁安娜   刘坤   来源: 微型机与应用 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 遥感图像   卷积神经网络   飞机识别   深度学习  
描述: 遥感图像的识别技术一直被广泛运用于民用和军事领域。针对采集到的遥感飞机图像存在大量干扰,如遮挡、噪声、视角变化等因素,提出一种改进的基于卷积神经网络的遥感图像目标识别算法。在复杂环境下,运用
航空轮胎有限元分析
作者: 刘坤   苏彤   王典   来源: 激光与光电子学进展 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   深度学习   模糊不变   目标识别  
描述: 由于采集、运动以及聚焦等导致的目标模糊是目标识别率偏低的一个主要问题,因此本文提出一种基于模糊不变卷积神经网络模型BICNN(Blur-Invariant Convolutional Neural
基于改进候选区域网络的红外飞机检测
作者: 姜晓伟   王春平   付强   来源: 激光与红外 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 聚类   红外飞机   卷积神经网络   目标检测  
描述: 为较好地解决防空武器成像系统对空中红外飞机的检测问题。首先简要地概括了卷积神经网络的兴起和应用,其次在引入基于深度学习的目标检测模型Faster R-CNN的基础上,详细地介绍了经典K-means
卷积神经网络及其在航空视觉任务中的应用展望
作者: 漆昇翔   裘旭益   张伟   来源: 航空电子技术 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   计算机视觉   深度学习   航空航天  
描述:卷积神经网络的基本理论出发,介绍了几种经典卷积网络结构,并结合当前卷积神经网络在计算机视觉领域的应用现状,重点探讨了它在未来航空视觉相关任务系统中的应用前景,以及实施这些技术必须解决的若干问题,为未来航空装备智能化水平的进一步提升提供参考。
基于卷积神经网络迁移学习的飞机目标识别
作者: 杨予昊   孙晶明   虞盛康   来源: 现代雷达 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 小样本   卷积神经网络   飞机目标识别   迁移学习  
描述: 基于卷积神经网络迁移学习的飞机目标识别
基于深度卷积神经网络的航空器检测与识别
作者: 俞汝劼   杨贞   熊惠霖   来源: 计算机应用 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   深度学习   目标检测识别   航空器检测  
描述: 针对军用机场大尺寸卫星图像中航空器检测识别的具体应用场景,建立了一套实时目标检测识别框架,将深度卷积神经网络应用到大尺寸图像中的航空器目标检测与识别任务中。首先,将目标检测的任务看成空间上独立
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