作者单位
摘要
1 空军工程大学,a.航空工程学院
2 空军工程大学,b.研究生院, 西安 710000
3 中国人民解放军93131部队, 北京 100000
4 中国人民解放军93137部队, 北京 100000
空战对抗过程中的目标状态数据呈现时序性、多维性等特征, 为进一步提升目标意图识别的准确率, 提出了一种基于改进注意力机制的长短期记忆网络(LSTM)目标识别方法, 将空战可能出现的目标意图识别当成一个多分类问题处理。该方法首先通过目标实时的状态数据, 生成特征序列; 接着采用注意力机制提升目标的特征学习能力, 增强空战过程中的主要目标状态特征表示, 得到具有权值分配的特征向量; 最后利用LSTM网络对目标特征向量进行训练, 通过softmax层实现目标意图的识别。仿真实验表明, 该方法利用注意力机制有效增强目标的特征学习, 进一步提升了LSTM网络的识别精度, 具有一定的科学性和有效性。
空战 目标意图识别 注意力机制 LSTM网络 权值分配 air combat target intention recognition attention mechanism LSTM network weight allocation 
电光与控制
2023, 30(3): 1
作者单位
摘要
1 沈阳航空航天大学 自动化学院,辽宁 沈阳 110136
2 沈阳飞机设计研究所,辽宁 沈阳 110136
壁面光谱发射率求解是飞行器红外隐身的关键技术之一。首先设计了壁面反射光路和光源,通过光谱辐射计获取壁面反射的辐射亮度序列,为尽可能地消除外界干扰对于光谱发射率求解精度的影响,基于双向长短期记忆网络,设计了Bi-LSTM亮度回归网络模型,并对测试样本进行训练学习。基于BRDF的壁面发射率求解模型及基于Bi-LSTM网络的亮度回归模型求解壁面的发射率。计算结果显示,提出的基于双向反射分布函数的壁面发射率求解方法的相对误差为12.21%,满足工程测试需求。
光谱发射率 辐射亮度 LSTM网络 BRDF spectral emissivity radiance LSTM network BRDF 
红外与激光工程
2023, 52(2): 20220355
罗元 1,*李丹 1张毅 2
作者单位
摘要
1 重庆邮电大学光电工程学院, 重庆 400065
2 重庆邮电大学信息无障碍与服务机器人工程技术研究中心, 重庆 400065
手语识别广泛应用于聋哑人与正常人之间的交流中。针对手语识别任务中时空特征提取不充分而导致识别率低的问题, 提出了一种新颖的基于时空注意力的手语识别模型。首先提出了基于残差3D卷积网络(Residual 3D Convolutional Neural Network, Res3DCNN)的空间注意力模块, 用来自动关注空间中的显著区域; 随后提出了基于卷积长短时记忆网络(Convolutional Long Short-Term Memory, ConvLSTM)的时间注意力模块, 用来衡量视频帧的重要性。所提算法的关键在于在空间中关注显著区域, 并且在时间上自动选择关键帧。最后, 在CSL手语数据集上验证了算法的有效性。
手语识别 时空注意力 残差3D网络 卷积LSTM网络 sign language recognition spatial-temporal attention Res3DCNN ConvLSTM 
半导体光电
2020, 41(3): 414
作者单位
摘要
1 火箭军工程大学, 士官学院, 山东 青州 262500
2 初级指挥学院西安710025
3 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所, 河南 洛阳471000
4 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所, 河南 洛阳 471000
结合惯性器件随机误差研究的实际, 针对传统的基于时间序列的ARMA建模方法和深度学习LSTM网络进行了适用性和实时性对比分析, 通过获取具体型号的惯性器件输出数据设计了算例。研究认为在未做实时性要求的情况下, ARMA建模和LSTM网络均可以达到较好的拟合效果, 而建立LSTM网络方法可以减少提取趋势项和周期项的环节; 实时在线预测情况下LSTM网络优势明显, 但预测精度会随时间序列缩短而明显下降, 可以在一定程度上反映噪声变化的趋势并据此对整体控制系统的滤波算法进行优化。
惯性器件 随机误差 LSTM 网络 ARMA建模 inertial device random error LSTM network ARMA modeling 
电光与控制
2018, 25(3): 68

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