【摘 要】
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为了满足飞行器实时飞行过程中对大量异构输入数据的信息处理需求,文中提出了一种神经网络,其包括卷积定点滑动核、池化压缩量化核以及全连接压缩融合核,将飞行器异构传感器
【机 构】
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北京大学软件与微电子学院,北京航天自动控制研究所,宇航智能控制技术国家级重点实验室,北京遥感设备研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(51877008)
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为了满足飞行器实时飞行过程中对大量异构输入数据的信息处理需求,文中提出了一种神经网络,其包括卷积定点滑动核、池化压缩量化核以及全连接压缩融合核,将飞行器异构传感器多路并行数据作为系统的输入,将辨识结果作为系统的输出。卷积滑动窗口核通过排除冗余数据的滑动窗快速实现数据特征的提取;池化压缩量化核使用压缩量化技术来提高系统的执行效率;全连接压缩融合核经删减量化后压缩融合并输出。该设计满足了飞行器对高可靠性、低功耗的在线智能集成需求。使用所提压缩量化方法,准确率最高可达98.54%,压缩率为77.8%,运行速度提
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