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防空战略布势的模糊评价与决策: 2007年; 针对防空战略作战过程中的战略布势决策的模糊性,给出了解决这类问题的基本思想和方法,通过示例演示了该方法的可操作性与可行性.; 李鹏申卯兴; 关键词：隶属函数

院校专业技术干部任期考评综合评判法: 2007年; 根据模糊综合评价的原理,在公平、公正、公开、合理和避免偶然因素和人为因素影响的指导思想下,给出了一套切实可行的专业技术干部任期考评综合评判方法,在实际应用中收到了良好的效果.; 程智锋张文李鹏高歆; 关键词：模糊综合评判评价矩阵

一种利用贝叶斯优化的弹道目标微动分类网络被引量：5: 2021年; 弹道目标识别在现在的军事反导系统中具有重要作用。不同的弹道目标由于其运动特征的不同会呈现出不同的微动特征,因此在弹道目标的识别中,微动特征被广泛应用。在弹道目标的微动特征分类中,卷积神经网络因为其优异的分类能力而被广泛应用。在卷积神经网络框架中,神经网络相关的超参数和结构通常与被处理的任务性质相关,不同的任务需要设置不同的超参数和不同的网络架构使卷积神经网络的识别效果达到最优。人工选择适合弹道目标微动分类的网络超参数和结构需要足够的人力经验和大量的计算时间,而且并不总能得到最优的参数。针对这个问题,提出用贝叶斯优化算法来自动获取应用于弹道目标微动分类的卷积神经网络的超参数和最优结构的方法,以提高神经网络对微动特征的分类性能。仿真结果表明,与基于迁移学习的神经网络和传统的方法相比,贝叶斯优化算法得到的卷积神经网络模型具有良好的识别效果和鲁棒性,能够精准地对不同微动特征下的信号进行分类与识别。; 李鹏冯存前许旭光唐子翔; 关键词：目标识别微多普勒

一种改进的可解释SAR图像识别网络: 2023年; SAR-BagNet模型是一种应用于合成孔径雷达(SAR)图像识别的可解释深度学习模型。为了使SAR-BagNet模型在具有可解释性的同时具有较高的识别精度,以SAR-BagNet模型为基础,在模型框架中加入了空间注意力和坐标注意力机制,并在MSTAR实测数据集上进行了实验。实验结果表明,空间注意力和坐标注意力机制增强了SAR-BagNet模型的全局信息获取能力,能够在不降低其可解释性的基础上,有效提高模型的识别精度和决策合理性。; 李鹏冯存前胡晓伟

Shearlet与改进PCNN相结合的图像融合被引量：22: 2014年; 为提高多聚焦和医学图像融合的性能,提出了一种基于Shearlet变换的新型图像融合算法。与小波变换类似,Shearlet具有简单的数学结构,这使其可以很方便地和多分辨分析关联起来。在对一幅图像作Shearlet变换时,可以将其在任意尺度和方向上进行解构,因而Shearlet比传统小波可以捕获更多的方向和其他几何信息。所以对于图像融合来说,Shearlet是一种很好选择。对于Shearlet子带系数的选择,采用了一种改进的PCNN的点火幅度来得到融合策略,而不是传统PCNN方法中的点火次数,点火幅度通过一个Sigmoid函数来得到。并且采用改进拉普拉斯能量和(SML)这一有效的聚焦度量作为PCNN的输入,以提高其性能。实验结果表明,该方法在视觉效果和客观评价指标上都要优于小波和非下采样Contourle(tNSCT)方法。; 廖勇黄文龙尚琳李鹏; 关键词：SHEARLET变换图像融合

自治的云服务模型中动态数据迁移设计: 2011年; 在自治的云系统服务模型基础上提出了动态数据迁移算法。在充分了解目前数据迁移技术的前提下,在系统中的每个节点设立自动监控模块,对数据迁移算法进行分析和比较。针对云环境的特点,通过实验验证动态迁数据迁移算法的合理性和可行性。实验结果表明,动态数据迁移技术体现了系统处理和计算能力方面的平衡。; 庄瑾寇伟李鹏; 关键词：云计算数据迁移动态监测

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李鹏