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试论历史人物的个性在社会历史中的作用

社会科学 1993年第9期 32-36页

作者：迟克举解放军沈阳炮兵学院政治教研室

一人是社会历史的主体,社会是人的社会,历史是人的历史,离开了人这个社会历史主体,社会历史就只能是虚无。作为社会历史主体的人可以分为个人和人民群众,他们在社会历史中的作用是不同的。其中,个人又可能区分为普通个人和历史人物。... 详细信息

一人是社会历史的主体,社会是人的社会,历史是人的历史,离开了人这个社会历史主体,社会历史就只能是虚无。作为社会历史主体的人可以分为个人和人民群众,他们在社会历史中的作用是不同的。其中,个人又可能区分为普通个人和历史人物。所谓历史人物,就是在人类社会历史中处于重要的社会地位、发挥重要作用、对社会历史进程有较大影响。

关键词：社会历史条件经济必然性社会地位历史人物历史主体个性特征社会历史发展历史进程普通个人作用问题

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自回归模型选择的多准则方法

统计与决策 2010年第18期26卷 24-25页

作者：李文涛姜海波王雪琴解放军炮兵学院数学教研室合肥230031

模型选择是建立时间序列模型的基础。文章将AR模型选择转化为多目标决策问题,并采用熵值法定权进行求解,在此基础上建立了模型选择的多准则方法,从而有效的解决了模型选择问题。该方法还可推广到滑动平均自回归(ARMA)模型的选择,由此提... 详细信息

模型选择是建立时间序列模型的基础。文章将AR模型选择转化为多目标决策问题,并采用熵值法定权进行求解,在此基础上建立了模型选择的多准则方法,从而有效的解决了模型选择问题。该方法还可推广到滑动平均自回归(ARMA)模型的选择,由此提供了一条普遍适用的建模思路。

关键词：自回归模型模型选择多目标决策熵值法

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弱小目标检测预处理算法对比研究

红外与激光工程 2006年第z4期35卷 207-212页

作者：袁广林李从利韩裕生袁宏武姚翎解放军炮兵学院计算机教研室安徽合肥230031 解放军炮兵学院信息工程教研室安徽合肥230031 解放军炮兵学院军用光电工程教研室

针对弱小目标检测与处理问题,对比研究了帧间差分法、背景预测法和小波分析法三种典型的弱小目标检测预处理算法。理论分析和实验验证表明,背景预测法的综合性能较好,只是在时间复杂度上较差,如果硬件资源允许,则是首选的算法;小波分析... 详细信息

针对弱小目标检测与处理问题,对比研究了帧间差分法、背景预测法和小波分析法三种典型的弱小目标检测预处理算法。理论分析和实验验证表明,背景预测法的综合性能较好,只是在时间复杂度上较差,如果硬件资源允许,则是首选的算法;小波分析法在检测精度和抑制噪声方面较差,但其运算速度较快,如果对检测精度要求不高,则是首选的算法;帧间差分法检测率较低,综合性能最差,较少使用。研究为弱小目标检测预处理算法的选择提供了依据,为弱小目标检测预处理算法的研究和设计提供了重要的参考,具有重要的现实意义.

关键词：目标检测帧检差分背景预测小波分析

尺度敏感损失与特征融合的快速小目标检测方法

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电子学报 2022年第9期50卷 2119-2126页

作者：琚长瑞秦晓燕袁广林李豪朱虹中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院计算机教研室安徽合肥230031

现有通用深度学习目标检测方法对中、大目标有着较好的检测精度,而对小目标检测精度较低,主要原因在于小目标训练数据少以及下采样后特征图分辨率过低.针对上述问题,一方面,提出一种尺度敏感损失函数用于分类热图的训练,使小目标能够对... 详细信息

现有通用深度学习目标检测方法对中、大目标有着较好的检测精度,而对小目标检测精度较低,主要原因在于小目标训练数据少以及下采样后特征图分辨率过低.针对上述问题,一方面,提出一种尺度敏感损失函数用于分类热图的训练,使小目标能够对模型更新产生更大的影响;另一方面,利用反卷积与可变形卷积提出一种自上而下的特征融合方法,获得高分辨率、强语义的特征图来检测目标.在上述两个方面的基础上,设计一种尺度敏感与特征融合的小目标检测方法.在PASCAL VOC数据集上,对提出方法进行了实验验证,实验结果表明:相比于现有目标检测方法,本文方法在保持较快检测速度的同时,提升了小目标检测的精度.

关键词：深度学习小目标检测尺度敏感损失特征融合