针对体系优化存在的体系建模困难、难以量化反映体系效能问题,本文在深入分析武器装备体系结构基础上,通过基于Agent的建模和图示评审技术(graphical evaluation and review technique,GERT)构建具有自学习机制的体系A-GERT网络,实现体...针对体系优化存在的体系建模困难、难以量化反映体系效能问题,本文在深入分析武器装备体系结构基础上,通过基于Agent的建模和图示评审技术(graphical evaluation and review technique,GERT)构建具有自学习机制的体系A-GERT网络,实现体系效能优化。其次,基于矩母函数与梅森公式给出了体系作战链/网任务成功概率和作战效能的计算方法和证明,并在深刻剖析体系组成单元贡献的基础上,借助合作博弈的利益公平分配思想,提出了基于Shapley值的体系组成单元期望贡献评估模型。然后,基于马尔可夫过程理论,提出了基于组成单元贡献的A-GERT网络体系效能优化算法。最后结合实例研究,说明了所提模型的可行性和有效性。展开更多
随着年龄的增长,人脸纹理、形状等特征会发生非线性变化,且不同个体之间的变化过程不尽相同,从而导致模型的识别性能有所下降.现有的主流方法是将人脸特征分解为身份特征和年龄特征,证实了身份特征和年龄特征具有非线性关系,但仍无法彻...随着年龄的增长,人脸纹理、形状等特征会发生非线性变化,且不同个体之间的变化过程不尽相同,从而导致模型的识别性能有所下降.现有的主流方法是将人脸特征分解为身份特征和年龄特征,证实了身份特征和年龄特征具有非线性关系,但仍无法彻底将身份特征和年龄特征完全分解,即分解后的身份特征仍包含年龄相关信息.针对上述问题,该文提出一种基于高斯分布概率模型的跨年龄人脸识别模型(probabilistic face CNN,PF-CNN),在生成身份特征的同时,用高斯分布概率模型描述年龄因素对身份特征的影响.PF-CNN在CACD-VS、Morph 2个数据集上分别进行实验,通过对不同基准模型、训练数据集和指标的比较,结果表明该模型可以有效地降低年龄因素对跨年龄人脸识别精度的影响,相比现有方法识别率有一定提升.展开更多
文摘针对体系优化存在的体系建模困难、难以量化反映体系效能问题,本文在深入分析武器装备体系结构基础上,通过基于Agent的建模和图示评审技术(graphical evaluation and review technique,GERT)构建具有自学习机制的体系A-GERT网络,实现体系效能优化。其次,基于矩母函数与梅森公式给出了体系作战链/网任务成功概率和作战效能的计算方法和证明,并在深刻剖析体系组成单元贡献的基础上,借助合作博弈的利益公平分配思想,提出了基于Shapley值的体系组成单元期望贡献评估模型。然后,基于马尔可夫过程理论,提出了基于组成单元贡献的A-GERT网络体系效能优化算法。最后结合实例研究,说明了所提模型的可行性和有效性。
文摘随着年龄的增长,人脸纹理、形状等特征会发生非线性变化,且不同个体之间的变化过程不尽相同,从而导致模型的识别性能有所下降.现有的主流方法是将人脸特征分解为身份特征和年龄特征,证实了身份特征和年龄特征具有非线性关系,但仍无法彻底将身份特征和年龄特征完全分解,即分解后的身份特征仍包含年龄相关信息.针对上述问题,该文提出一种基于高斯分布概率模型的跨年龄人脸识别模型(probabilistic face CNN,PF-CNN),在生成身份特征的同时,用高斯分布概率模型描述年龄因素对身份特征的影响.PF-CNN在CACD-VS、Morph 2个数据集上分别进行实验,通过对不同基准模型、训练数据集和指标的比较,结果表明该模型可以有效地降低年龄因素对跨年龄人脸识别精度的影响,相比现有方法识别率有一定提升.
