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李晓婷

作品数:20 被引量:37H指数:4
供职机构:北方自动控制技术研究所更多>>
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文献类型

  • 17篇期刊文章
  • 3篇会议论文

领域

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主题

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  • 2篇远程
  • 2篇远程诊断
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  • 2篇射击指挥
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  • 2篇军用电子
  • 2篇军用电子装备
  • 2篇毁伤
  • 2篇感知
  • 1篇弹药消耗量

机构

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作者

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传媒

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年份

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  • 2篇2022
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  • 1篇2013
  • 2篇2012
  • 1篇2011
  • 3篇2010
  • 2篇2009
  • 2篇2007
20 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
炮兵指挥系统目标融合流程及模型
2012年
目标融合是情报处理的重要组成部分,是炮兵对目标实施打击的前提。根据炮兵指挥系统对目标处理的要求,基于证据理论建立了目标融合模型,讨论如何对目标的位置、性质以及运动目标进行融合处理,提高目标的可信度,为炮兵指挥员提供翔实、可靠、准确的目标信息,并给出了目标融合模型的流程。
李晓婷徐从东
关键词:D-S证据理论
嵌入式智能故障诊断专家系统中WinCE的定制
在某故障诊断专家系统中,通过对系统功能需求的分析和各种操作系统性能的比较,选取Windows CE.Net作为本系统的操作系统平台。深入分析Windows CE.Net设备管理的工作原理和设备驱动程序的框架结构,设计了操...
李晓婷徐飞
关键词:嵌入式故障诊断
文献传递
基于弹种服务的弹种扩充性设计方法
2022年
为了适应武器系统多弹种应用以及弹种不断扩充的需求,提出了一种基于弹种服务构件的弹种扩充性设计方案,使指挥系统在基本不改变已定型的专业应用软件的情况下就能实现新弹种的扩充。弹种服务构件通过设计统一的通用弹种服务接口和弹种服务包实现弹种扩充性设计,扩充弹种时,开发并安装符合通用接口要求的新弹种服务包,弹种服务包能够单独安装部署,灵活便捷地实现弹种扩充。
俞思瀛李晓婷张玉梅贾婧陈景岗
关键词:系统设计
制导火箭弹弹药消耗量模型被引量:3
2013年
弹药消耗量模型的建立使得在最低战争成本条件下达到对目标的有效毁伤成为可能,是辅助指挥决策过程的重要环节。主要介绍了制导火箭弹弹药消耗量计算流程和模型,使用该算法可对各种射击条件下的弹药消耗进行快速准确的计算。
李晓婷张玉梅吴琼
关键词:弹药消耗射击效能幅员毁伤程度
军用电子装备远程智能故障诊断系统的设计与实现
根据我军电子装备故障诊断的特点,将诊断Agent与嵌入式智能故障诊断单元以及其他诊断资源密切结合,设计开发了分布式远程智能故障诊断系统,使得军用电子装备智能故障检测与诊断技术提高到一个新水平。
李晓婷钟联炯
关键词:故障诊断嵌入式系统智能代理远程诊断
文献传递
VC编程实现软件多语言功能被引量:2
2009年
软件国际化是当今软件开发的需求之一。首先介绍了软件国际化的基本概念及意义,国际化软件要求软件支持多语言功能。其次介绍软件多语言的实现方法,即通过不同的方式加载语言资源从而实现软件多语言显示,软件多语言功能实现的思路和方法步骤,并以具体实例给以说明。最后对这几种方法进行了比较。
邸江芬李晓婷吴琼
关键词:多语言XML
基于DRL与微分对策的无人机空战决策研究被引量:6
2021年
随着无人机战场环境越来越复杂,空战对抗将逐渐成为主要的一种无人机作战方式。为了能够确保我方无人机在快速演变的战场态势下抓住先机、精确决策、快速致胜,需要根据实际作战环境、作战样式,建立无人机和环境进行交互的规则、无人机空战对抗中采用的战术使用规则,并结合规则,通过智能决策算法,达到提升无人机空战对抗胜率的目的。提出一种结合微分对策(Differential Games,DG)的深度强化学习方法(Deep Reinforcement Learning,DRL)解决此问题,利用深度强化学习的智能决策性以及微分对策的准确机动性,实现战术决策到机动决策。最后以空战对抗1V1为例,对提出的方法进行验证,结果证明方法可行有效。
杨霄李晓婷赵彦东张亚星
关键词:空战决策微分对策DRL
针对军事集群目标的YOLOv3改进算法研究被引量:1
2021年
YOLOv3目标检测模型对于巡飞弹作战中的军事集群目标存在可能漏检紧邻目标的问题。改进算法以YOLOv3为基础,对其候选框选择算法采用的非极大值抑制(NMS)引入惩罚函数,实现soft-NMS,从而减少紧邻目标识别边框被误删的概率。同时针对军事目标数据稀缺的情况,对数据的预处理采用k-fold交叉验证策略,抑制过拟合现象,充分训练模型。实验结果表明,改进算法后对集群目标的检测效果要好于原YOLOv3,其准确率提高了3.14%,召回率提高了17.58%,符合巡飞弹作战中对目标检测精度指标的要求。
张奔徐锋李晓婷赵彦东
关键词:巡飞弹数据预处理
基于Seq2Seq-Att的船舶轨迹预测算法
2024年
随着海上船舶日益增多,海情急剧复杂化,及时准确地预测船舶的下一步动向成为海事监管的迫切需求。针对现有船舶轨迹预测算法提取轨迹特征能力较差、预测精度不高的问题,提出了添加Attention注意力机制的序列到序列船舶轨迹预测算法(sequence-to-sequence with attention,Seq2Seq-Att)。通过改进Seq2Seq的编码器结构和添加Attention机制,提高模型对轨迹特征的记忆能力,从而提升算法的预测精度。以东海海域的AIS数据为样本训练模型,预测船舶未来一段时间的经度、纬度、航速和航向。实验结果表明,相较于传统算法,该算法的预测精度更高,且均方根误差明显降低,可以为海事监管和智能航行提供依据。
苗靖李晓婷
关键词:轨迹预测AIS数据
基于深度学习的自组织态势感知与决策系统被引量:6
2021年
针对巡飞弹武器平台,如何提高态势感知的精准性和实时性以及作战任务自主决策的准确性,已成为当前的一个研究热点。结合以深度学习技术为代表的人工智能最新研究成果,提出基于深度学习的目标识别模型、任务自主决策模型和任务规划模型,并将模型应用于巡飞弹武器平台,提升巡飞弹武器平台协同作战任务的自主决策和智能规划能力。
李晓婷贾婧孟云霞
关键词:自组织态势感知
共2页<12>
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