基于生成对抗网络GAN的人工智能临近预报方法研究

研究设计了基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的人工智能临近预报方法,并进行了业务试验。该方法利用广东12部S波段天气雷达2015—2017年海量雷达拼图资料进行人工智能学习来做临近预报。GAN方法从一系列雷达观测资料中,运用卷积法提取回波图像信息建立预报模型,并通过损失函数训练模型,得到基于人工智能技术的临近预报。对2018年发生在广东地区的4个天气过程的外推预报试验表明,GAN方法对对流天气过程的回波位置、形状及强度的临近预报多数情况下与实况基本一致,具有较好的预报效果。但是该方法预报的回波范围偏大,对层状云降水的预报效果较差。对西风带系统引起的降水,西南季风降水,东风系统引起的降水以及台风降水的18个个例1 h预报的3个级别的回波强度检验发现,GAN方法对中等强度回波的预报较好,但对强回波的预报效果仍有待提高。     

一种基于条件生成式对抗网络的道路提取方法

基于车辆轨迹数据的道路信息提取是地理信息领域的热点也是难点之一,传统方法面临着轨迹数据源要求高、道路提取算法复杂、不同道路提取模型参数适应性不强等问题.针对以上问题,提出基于条件生成式对抗网络的轨迹地图向道路地图转换的轨迹-道路转换方法.该方法以轨迹数据与道路数据的对应关系为先验知识,通过"生成-博弈"的不断循环逐渐逼...     

潜艇反鱼雷防御的发展和思考

从潜艇反鱼雷防御的角度出发,主要介绍和分析了潜艇反鱼雷防御的战术背景、对抗措施的发展现状和未来的发展方向3个方面的内容,针对潜艇面临的鱼雷和反潜威胁,对潜艇主动和被动防御的技术特点进行了总结,重点对潜艇针对未来反潜作战需求构建网络中心化、多层次、多平台、智能化的综合防御体系进行了思考和设想,为潜艇水下反鱼雷防御技术发展、体系构建提供了重要的参考价值。     

多源遥感影像深度识别模型对抗攻击鲁棒性评估

基于深度神经网络的多源遥感影像目标识别系统已逐步在空天遥感情报侦察、无人作战自主环境认知、多模复合末制导等多个军事场景中广泛应用。然而，由于深度学习理论上的不完备性、深度神经网络结构设计工程上的强复用性、以及多源成像识别系统在复杂电磁环境中易受到各类干扰等多因素的影响，使得现有识别系统在对抗攻击鲁棒性方面评估不足，存在极大安全隐患。本文首先从深度学习理论不完备性和识别系统攻击样式两个方面分析了潜在安全风险，并重点介绍了深度识别模型对抗样本攻击基本原理和典型方法。其次，针对光学遥感影像和SAR遥感影像两类典型数据形式，从鲁棒正确识别率和对抗攻击可解释性两个方面开展多源遥感影像深度识别模型对抗攻击鲁棒性评估，覆盖了9类常见深度识别网络架构和7类典型对抗样本攻击方法，验证了现有深度识别模型对抗攻击鲁棒性普遍不足的问题，分析了对抗样本与正常样本的多隐层特征激活差异，为下一步设计对抗样本检测算法和提升模型对抗鲁棒性提供参考。     

对抗性自动编码网络在高光谱异常检测中的应用

自动编码器(autoencoder, AE)是一种典型的生成模型。由于它具有简单的学习过程、良好的收敛能力和无监督的特性而得到了广泛的应用。AE的目标函数仅是输入输出之间的重构误差。为了提高其性能，提出了对抗性自动编码器(adversarial autoencoder, AAE),可以为原始的AE网络提供变分推理输出。本文回顾有关无监督和半监督的AAE模型在高光谱异常检测(hyperspectral anomaly detection, HAD)中的应用。除了在隐层空间中使用对抗性学习外，还可以通过在编码器的输入和解码器的输出之间添加对抗性学习来提高AAE的性能；通过这种方式，改进后的AAE网络可以更专注于学习数据分布而不仅是点对点的数值重建。试验结果表明，利用这些深度学习模型完成HAD任务的想法超越了传统HAD方法的概念，显著提高了检测性能。     

基于CNN-GAN组合模型的可控源电磁反演方法北大核心CSCD

提出一种基于卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GAN)组合模型的可控源电磁反演方法。为突出异常体信息,将总场进行差分预处理,同时修改损失函数以增强GAN的稳定性。将差分总场送入CNN,得到地面接收电场与地下异常体电导率数据之间的结构化因果关系;输出异常体的粗略电导率模型,再将其作为GAN的输入,在GAN中提取特征进行训练,得到高精准和高对比度的电导率反演结果,以达到工程应用的要求。通过将CNN-GAN组合模型与传统神经网络模型的预测结果进行对比发现,CNN-GAN组合模型优于传统神经网络模型,能够更好地预测地下异常体的电导率模型,相似度高达94.38%,比传统CNN和GAN模型分别提高约48%和78%。     

生成对抗网络框架下的极化SAR图像语义分割

针对DeepLabv3+语义分割网络难以获取极化合成孔径雷达(PolSAR)图像数据分布的问题，该文提出了一种生成对抗网络(GAN)框架下的语义分割方法。其中，GAN的生成器为轻量级复数DeepLabv3+,它能充分提取PolSAR数据的幅度和相位中所蕴含的丰富目标特征，获取精细的语义分割结果；GAN的判别器为实数多分辨卷积神经网络，它和生成器进行对抗学习后，能进一步使得语义分割后的数据分布逼近于真实标签。4个PolSAR数据集的实验结果表明，该文所提方法比DeepLabv3+和轻量级复数DeepLabv3+具有更高的平均交并比、整体精度和平均像素精度。