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公开(公告)号：CN108171318A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711236180.3
申请日：2017-11-30
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明采用模拟退火和高斯函数的集成方法对全连接层初始化权值和传统滤波器进行优化：首先提取样本的隐层特征映射作为先验信息，并利用模拟退火寻得最优解作为全连接层初始化权值，进而加快权值更新和卷积神经网络收敛；其次在卷积层引入高斯函数，通过高斯函数运算对图像进行平滑，降低噪声对特征提取的干扰，进而提升了卷积神经网络的性能。从而解决了在现有技术中卷积神经网络训练过程中梯度下降易陷入局部最优以及特征提取过程中噪声干扰过大等问题。
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公开(公告)号：CN108171318B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN201711236180.3
申请日：2017-11-30
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明采用模拟退火和高斯函数的集成方法对全连接层初始化权值和传统滤波器进行优化：首先提取样本的隐层特征映射作为先验信息，并利用模拟退火寻得最优解作为全连接层初始化权值，进而加快权值更新和卷积神经网络收敛；其次在卷积层引入高斯函数，通过高斯函数运算对图像进行平滑，降低噪声对特征提取的干扰，进而提升了卷积神经网络的性能。从而解决了在现有技术中卷积神经网络训练过程中梯度下降易陷入局部最优以及特征提取过程中噪声干扰过大等问题。
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公开(公告)号：CN108169722A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711236179.0
申请日：2017-11-30
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明所采用的技术方案是：首先通过两部传感器对同一目标的状态的滤波值，构造关于传感器系统偏差的伪量测方程；其次进行与传感器系统偏差状态转移方程的联合，构成新的传感器量测系统模型；最后通过利用与该系统对应的滤波算法进行滤波估计，从而估计出各个传感器的系统偏差。采用本发明所提出的技术方案可有效解决在机动目标的动态演化模型未知且在量测过程中受到外界未知扰动影响的问题，且可对传感器的系统偏差进行准确计算。
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