利用子波包分析从杂波中提取目标

本文介绍了一种子波收缩方法,它使用最佳树子波包分析以产生高杂波抑制。为了展示利用包分析从合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像中自动提取目标的可行性,本文推出了一种综合自动目标识别处理器,该处理器采用了子波包变换和形状提取方法。虽然对两种分析过程进行独立处理,但是却综合利用其两个输出,以提高检测性能。本文还展示了目标识别的实验结果。初步实验表明,利用子波包分析进行的目标提取不仅具有优良的检测性能,而且还具有低     

“研究快报”征稿启事北大核心CSCD

为了更好更快地刊登报道强激光与粒子束技术领域重要的最新结果和进展,并为最新研究成果争得抢先发表权,《强激光与粒子束》编辑部欢迎广大作者提供＂研究快报＂稿件。     

投稿须知北大核心CSCD

1．投稿著作所有列名作者皆同意在投稿文章经本刊刊登后,其著作财产权即转让与《强激光与粒子束》编辑部,但作者仍保有著作人身权,并保有本著作未来自行集结、教学等个人使用之权利。论文发表前作者需和编辑部签署《著作权让与合同》。本刊审稿周期为一股为90天,在此期间请勿一稿两投：签署《著作权让与合同》后一稿两投将追究法律责任。     

中子诱发12C反应的理论计算与分析

利用统一的Hauser–Feshbach理论和角动量相关的激子模型,以中子诱发¹²C反应为例,研究了轻核反应的反应机制和轻核反应的特点,并进行了理论计算,同时与实验数据进行了比较.     

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1．投稿著作所有列名作者皆同意在投稿文章经本刊刊登后,其著作财产权即转让与《强激光与粒子束》编辑部,但作者仍保有著作人身权,并保有本著作未来自行集结、教学等个人使用之权利。论文发表前作者需和编辑部签署《著作权让与合同》。本刊审稿周期为一般为90天,在此期间请勿一稿两投;签署《著作权让与合同》后一稿两投将追究法律责任。超过6个月没有审稿结果,作者可自行处理。     

《强激光与粒子束》2010年的影响因子和总被引频次北大核心CSCD

从2011年12月中国科学技术信息研究所公布的《2011年版中国科技期刊引证报告（核心版）》（CJCR）上获悉,《强》刊2010年的影响因子为0.557,较2009年上升19.3%,总被引频次为1944,较2009年上升25.7%。CJCR以中国科技论文与引文数据库（CSTPCD）,     

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“研究快报”征稿启事北大核心CSCD

为了更好更快地刊登报道强激光与粒子束技术领域重要的最新结果和进展,并为最新研究成果争得抢先发表权,《强激光与粒子束》编辑部欢迎广大作者提供＂研究快报＂稿件。研究快报简要报道相关领域前沿性的、最新的、有特色的或重大科学研究课题的最终结果或阶段性成果,是对前沿学术动态和首创性科学研究成果的简介。     

《强激光与粒子束》六届二次编委会召开北大核心CSCD

2010年11月29日,《强激光与粒子束》编委会议在中国工程物理研究召开,包括5位院士在内的30多位编委代表出席了本此编委会议。会议由《强》刊主编杜祥琬院士主持,编委代表们听取了编辑部近两年来的工作汇报,并进行了充分讨论。     

面向SAR目标识别深度网络可理解的类激活映射方法

随着深度学习方法在合成孔径雷达(SAR)图像解译领域的广泛应用,SAR目标识别深度网络可理解性问题逐渐受到学者的关注。类激活映射(CAM)作为常用的可理解性算法,能够通过热力图的方式,直观展示对识别任务起作用的显著性区域。然而作为一种事后解释的方法,其只能静态展示当次识别过程中的显著性区域,无法动态展示当输入发生变化时显著性区域的变化规律。该文将扰动的思想引入类激活映射,提出了一种基于SAR背景杂波特性类激活映射方法(SCC-CAM),通过对输入图像引入同分布的全局扰动,逐步向SAR识别深度网络施加干扰,使得网络判决发生翻转,并在此刻计算网络神经元输出激活值的变化程度。该方法既能解决添加扰动可能带来的扰动传染问题,又能够动态观察和度量目标识别网络在识别过程中显著性区域的变化规律,从而增强深度网络的可理解性。在MSTAR数据集和OpenSARShip-1.0数据集上的试验表明,该文提出的算法具有更加精确的定位显著性区域的能力,相比于传统方法,在平均置信度下降率、置信度上升比例、信息量等评估指标上,所提算法具有更强的可理解性,能够作为通用的增强网络可理解性的方法。