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摘要:
针对红外场景仿真效果评估困难的问题,提出了基于自学习框架的评价方法.首先,从仿真图像与实际图像视觉对比的角度提出了面向图像视觉相似的红外场景仿真效果评价指标体系,用于量化评价过程;其次,提出以极限学习机(extreme learning machine,ELM)为核心建立评估模型,建立包括蒙特卡罗样本仿真、ELM评估网络及自更新仿真样本评估模型等3部分在内的自学习框架来生成仿真样本、强化对ELM的训练;最后,针对实际样本数量较少的问题,在此框架基础上提出了包括样本评定、自学习、评估模型测试3个阶段在内的仿真图像相似性评估方法,实现了从样本生成到评估过程的自动化.实验结果表明提出的自学习框架能够显著提高评估模型的正确率,而且训练后的评估模型适用性强,可独立自主进行红外场景仿真效果评估.
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文献信息
篇名 基于自学习框架的红外场景仿真效果评价
来源期刊 系统工程与电子技术 学科 军事
关键词 红外场景仿真 自学习 极限学习机 视觉相似
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 电子技术
研究方向 页码范围 266-272
页数 7页 分类号 E951.4
字数 6459字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-506X.2019.02.07
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何川 6 5 1.0 2.0
2 李艾华 13 58 4.0 7.0
3 方浩 4 39 2.0 4.0
7 潘玉龙 火箭军研究院工程设计研究所 1 1 1.0 1.0
8 王学进 火箭军研究院工程设计研究所 1 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
红外场景仿真
自学习
极限学习机
视觉相似
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统工程与电子技术
月刊
1001-506X
11-2422/TN
16开
北京142信箱32分箱
82-269
1979
chi
出版文献量(篇)
10512
总下载数(次)
24
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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