【摘 要】
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采用全波电磁仿真进行天线设计所花费的时间较长且对硬件要求较高,一般采用建立替代模型的方法,但是由于仿真时间过长不易获取大量样本,所建立替代模型精度无法达标,因此选择高斯过程(Gaussian process,GP)作为替代模型,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的选择性GP集成方法(PSO-based GP ensemble,PSO-GPE),利用PSO优化GP的集成权重,得到最终集成模型.通过微带天线谐振频率建模验证算法的效果,对比单一的高斯过程
【机 构】
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江苏科技大学 电子信息学院,镇江212100
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采用全波电磁仿真进行天线设计所花费的时间较长且对硬件要求较高,一般采用建立替代模型的方法,但是由于仿真时间过长不易获取大量样本,所建立替代模型精度无法达标,因此选择高斯过程(Gaussian process,GP)作为替代模型,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的选择性GP集成方法(PSO-based GP ensemble,PSO-GPE),利用PSO优化GP的集成权重,得到最终集成模型.通过微带天线谐振频率建模验证算法的效果,对比单一的高斯过程和神经网络,精度有所提高.
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针对目前空间目标检测技术存在目标识别难度大、虚警率高、算法效率低等问题,提出了一种基于自适应空间滤波多级假设检验(ASMHT)算法的空间目标识别方法,用于提取光电观测系统在恒星跟踪模式下的空间目标,包括目标粗筛选与目标精筛选两过程.目标粗筛选使用尺度空间高斯差函数得到预处理后星图中各候选目标的尺度值,并将目标尺度值作为空间滤波窗口的尺度大小,利用连续多帧空间滤波窗口内不同种类目标的灰度分布特征代替灰度相关准则,去除无像移的背景恒星和随机噪声,筛选出疑似运动目标.目标精筛选使用改进的多级假设检验方法,通过建
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