【摘 要】
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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Transform
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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，用于学习过载数据集的特征映射，判别器则使用较为简单的注意力模型，以降低整体模型的复杂度；最后，利用生成对抗网络对生成器与判别器进行训练与优化，实现侵彻多层过载数据生成。实验结果表明，该方法能够根据不同层数信息生成不同速度的有效过载数据，可在一定程度上解决侵彻多层过载信号缺乏的问题。
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