面向任务的无人机照相侦察航迹规划算法

针对当前无人机照相侦察获取的影像数据很难满足后端情报处理要求的问题,提出了一种面向任务的无人机照相侦察航迹规划算法。首先基于情报处理的航迹预规划,结合无人机情报处理和航迹规划的耦合关系来完成航迹参数的解算。然后提出η形转弯策略,在最小转弯半径约束下,以最小路径代价完成相邻航带间的转弯航迹规划。最后确定侦察区域内的照相序列,来实现区域全覆盖侦察。实验结果表明,较常规U形转弯策略而言,算法路径代价降低了15%左右。     

基于改进sigmoid激活函数的深度神经网络训练算法研究

针对深度神经网络训练过程中残差随着其传播深度越来越小而使底层网络无法得到有效训练的问题,通过分析传统sigmoid激活函数应用于深度神经网络的局限性,提出双参数sigmoid激活函数。一个参数保证激活函数的输入集中坐标原点两侧,避免了激活函数进入饱和区,一个参数抑制残差衰减的速度,双参数结合有效的增强了深度神经网络的训练。结合DBN对MNIST数据集进行数字分类实验,实验表明双参数 sigmoid激活函数能够直接应用于无预训练深度神经网络,而且提高了sigmoid激活函数在有预训练深度神经网络中的训练效果。