以客户智能为引擎的分析型CRM体系结构

电子商务营销企业为创造、保持和扩展客户关系,满足顾客的需求目标,必须有效地利用信息技术来改善企业的管理效率和管理模式,从而能快速做出决策,及时对市场及客户的需求做出反应.为此,提出了一种电子商务环境下,以点击流数据仓库为基础、以客户智能为引擎的分析型CRM体系结构,并对实施过程中的关键问题进行了详细讨论.该结构可以把用户在电子商务网站上的点击流和web日志文件作为数据源,可以快速、有效的分析用户行为,从而为企业创造更多的经济效益.     

基于态势感知的美军空间情报对抗研究

空间情报对抗是当今世界高新技术中最具挑战性和竞争性的领域之一,是未来作战情报对抗技术的最高表现形式和热点内容。在对太空态势进行有效感知及情报监控的基础上,美军对“制天权”的认识进一步深化,太空情报对抗已成为美军的重点研究领域。     

基于群集智能的协同多目标攻击空战决策

为使各武器平台利用数据链（TADIL）交换和共享信息,自主协同计算实现多目标攻击决策,本文基于NASA/Ames研究中心提出的群集智能（COIN）理论,构建以作战单元为智能体（Agent）的协同多目标攻击决策模型,并通过定义Agent的贡献度扩展群集智能架构,用于解决分布式异构Agent造成的系统难以准确收敛问题。为提高收敛速度,减少求解过程中的盲目搜索和提高已形成解的收敛,研究加入了构造性启发和改进性启发两类启发方法。实验表明所提算法同传统算法相比,具有更好的稳定性和扩展性,减少了计算量,收敛速度也有一定的提高。     

航空人工智能概念与应用发展综述

针对航空人工智能发展的迫切需要,对人工智能定义、智能等级划分两个基本问题进行讨论,指出人工智能近期难以存在公认定义,需辩证看待人工智能航空应用的不确定性和确定性,对执行特定任务的智能系统进行智能等级划分因不符合当前主流认知规律而没有必要。从总体历史沿革、机载导弹、机载系统及可信等角度阐述航空人工智能应用的发展特点和态势,突出了可信航空人工智能研究作为行业应用前提性条件的重要性。     

深空探测人工智能技术应用及发展建议

深空探测任务的探测目标距离地球越来越远,测控延时逐步增大,并且目标的先验知识有限,在遥远、未知、不确定环境下开展科学探索对探测器的自主性能需求日益强烈。随着人工智能技术的快速发展并逐步实用,在深空探测领域中应用人工智能技术提高和改进航天器自主性也将成为必须和可能。简要介绍了人工智能技术的发展历程,分析了航天领域中人工智能技术的应用实例,重点结合规划的深空探测任务特点和应用场景,梳理分析了各具体任务对人工智能技术应用的潜在需求,并提出了对深空探测人工智能技术应用的一些看法和发展建议。     

An intelligent target detection method of UAV swarms based on improved KM algorithm

Complete and efficient detection of unknown targets is the most popular application of UAV swarms. Under most situations, targets have directional characteristics so that they can only be successfully detected within specific angles. In such cases, how to coordinate UAVs and allocate optimal paths for them to efficiently detect all the targets is the primary issue to be solved. In this paper, an intelligent target detection method is proposed for UAV swarms to achieve real-time detection requirements. First, a target-feature-information-based disintegration method is built up to divide the search space into a set of cubes. Theoretically, when the cubes are traversed, all the targets can be detected. Then, a Kuhn-Munkres (KM)-algorithm-based path planning method is proposed for UAVs to traverse the cubes. Finally, to further improve search efficiency, a 3D real-time probability map is established over the search space which estimates the possibility of detecting new targets at each point. This map is adopted to modify the weights in KM algorithm, thereby optimizing the UAVs’ paths during the search process. Simulation results show that with the proposed method, all targets, with detection angle limitations, can be found by UAVs. Moreover, by implementing the 3D probability map, the search efficiency is improved by 23.4%–78.1%.     

基于粗糙集的群体智能文本挖掘聚类算法

介绍了在粗糙集理论和群体智能理论的基础上提出的一种优化的用于文本挖掘的蚁群聚类算法。实验证明,该算法有效地降低了文本特征向量的维数,提高了运行效率和准确性。     

人工智能与空气动力学结合的初步思考

以人工智能为核心的新一轮技术革命及产业变革正在影响着社会的各个领域,世界各航空航天大国均在人工智能与空气动力学的结合方面开展了许多有益的尝试与探索。本文回顾了人工智能技术的发展历程及现状,重点讨论了大数据时代背景下人工智能在风洞试验、数值计算和飞行试验等空气动力学研究的三大手段上的应用,详细分析了人工智能在辅助海量气动数据分析与知识发现上发挥的作用,探讨了人工智能在气动建模与先进飞行器设计中蕴藏的应用价值,并指出了人工智能与空气动力学相结合所带来的挑战。     

军用航材智能化保障的技术构建

针对军队航材保障效率较低、反应时间过长等问题,结合国防与军队信息化、智能化建设的实际,提出了军用航材智能化保障模式;通过运用物联网、神经网络、云计算等方法,对智能化保障模式各功能的实现提出支撑技术,航材智能化保障模式各项功能得以实现;通过对军用航材智能化保障进行模式构建,并就该模式下各功能模块的实现提出支撑技术,革新保障方式,有效提高了航材保障的效率。     

基于PEV准则的不确定随机多目标规划问题求解

为解决独立变量的不确定随机多目标规划问题在传统求解中存在分析不全面等问题,在期望值-方差准则下提出了一种新的求解方法。基于机会理论,引入不确定随机变量,在此基础上提出了不确定随机多目标规划问题;引入不确定随机变量的序关系,利用变量间的序关系把不确定随机多目标规划问题转化成不确定随机单目标规划问题,并通过期望值-方差准则把不确定随机单目标规划问题转化成确定的单目标规划问题进行求解;通过理论推导证明,在新准则下转化后的问题得到的最优解是原不确定随机多目标规划问题的有效解;最后,通过对无人机情报侦察监视任务分配问题的求解,利用改进的萤火虫算法求得有效飞行序列,验证了所提方法的可行性和有效性。