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摘要:
为了满足飞行器实时飞行过程中对大量异构输入数据的信息处理需求,文中提出了一种神经网络,其包括卷积定点滑动核、池化压缩量化核以及全连接压缩融合核,将飞行器异构传感器多路并行数据作为系统的输入,将辨识结果作为系统的输出.卷积滑动窗口核通过排除冗余数据的滑动窗快速实现数据特征的提取;池化压缩量化核使用压缩量化技术来提高系统的执行效率;全连接压缩融合核经删减量化后压缩融合并输出.该设计满足了飞行器对高可靠性、低功耗的在线智能集成需求.使用所提压缩量化方法,准确率最高可达98.54%,压缩率为77.8%,运行速度提升了40倍.
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文献信息
篇名 实时低功耗飞行器神经网络
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 低功耗 神经网络 实时在线 飞行器
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 196-200
页数 5页 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI 10.11896/jsjkx.191200142
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (2)
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节点文献
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2021(0)
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研究主题发展历程
节点文献
低功耗
神经网络
实时在线
飞行器
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
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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