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固体中的局域变形,例如:地震、滑坡、剪切带等,是材料和结构灾变前的表象。这些狭长的带状结构内部,其特征尺寸、强度、温度和剪切速率等演化行为与其他均匀变形部分之间存在着数量级上的差异,如何复现这一局部化过程、刻画局部化区域内和其他部分之间的力学行为差异,是一个宏观上难以下来,微观上难以上去的核心区,是实验和计算上的挑战。
回顾和介绍了复杂雷达信号环境下辐射源智能化识别的相关机器学习理论的发展历程;对近年来基于机器学习理论的雷达辐射源识别技术研究状况进行了综述;在已有研究的基础上,着眼于提高小样本学习能力和新型雷达识别能力的发展需要,提出了基于机器学习理论的雷达辐射源识别技术的主要研究方向和难点问题,并对相应的解决方法进行了讨论。

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