基于TransUnet的侵彻多层过载信号生成OA
Penetration Multilayer Overload Signal Generation Based on TransUnet
随着现代电子技术的蓬勃发展,人工智能在军事领域呈现快速上升的鳌头趋势,同时也面临着数据量严重不足的困境,针对目前侵彻多层过载信号数量少、 类别不平衡等问题,结合深度学习的InfoGAN模型,提出一种基于TransUnet的侵彻多层过载信号生成方法.首先,以靶场实测过载信号作为训练模型的数据集,根据侵彻层数建立标签信息;其次,构建生成器与判别器,生成器借鉴TransUnet的思想,由Transformer Encoder和U-Net组成,用于学习过…查看全部>>
李蓉;房安琪
西安机电信息技术研究所, 陕西西安710065西安机电信息技术研究所, 陕西西安710065
军事科技
信号生成Transformer模型U-NetInfoGAN生成对抗式网络
《测试技术学报》 2023 (1)
43-53,11
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