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备注：2014年7月9日21时许，多地目声考都天空中出现不明强光物体。据日照广播电台官方微博报道，多名日照市民称天空中有一个巨大的漏斗形光束，其中心有一个闪耀的光球，闪烁着下落，十几秒后光球停在了空中。     

木卫一，到处都是臭鸡蛋的味道!

用发臭来形容这里简直太轻描淡写了，这根本就是恶臭!如果你哪一天真闻到了这里的一个臭气泡。你就明白我所说的意思了。就是臭鸡蛋的味道，到处都是一样。自从我踏上木星的小卫星木卫一以来，这种气味就一直刺激着我的鼻黏膜。     

基于神经网络的飞行科目模板样本集建立方法

为建立某一飞行科目的模板样本集,提出一套基于神经网络和卡尔曼滤波的数据处理方法。任选一次试飞样本,建立Kohonen自组织神经网络进行参数降维、聚类分析、特征提取等,使样本量缩减90%以上,得到该科目的模板样本集。用处理后的样本训练BP神经网络,对其他未经处理的试飞样本进行载荷预测,误差均在3%之内,说明处理后的样本能代表该科目的数据特点,即为模板样本集。方法可以为飞机载荷监控数据库的完善工作服务。     

基于神经网络的多卫星姿态协同控制预测模型

摘要： 针对多卫星近距离对空间目标监测中的姿态协同控制问题，研究基于神经网络的智能控制模型.首先设计了面向任意姿态控制方法的神经网络自适应控制模型，该模型不改变卫星姿态控制方法本身，而是接收由理想控制模型生成的理想控制量，理想控制量经过神经网络后直接生成适用于卫星的控制量.根据神经网络对控制系统的系统级状态预测，基于一致性控制协议，设计了多卫星姿态协同控制模型.采用等效姿态角，通过数值仿真，分别验证了预测控制方法、输出状态预测、协同控制的方法正确性和有效性.     

认知结构模型机动目标跟踪算法

针对复杂战场中环境特性复杂以及目标机动性能提升所带来的跟踪难题，提出一种基于人类认知机制的机动目标自适应跟踪算法。算法将人类“记忆”机制引入机动模型构建，利用神经网络对目标特征参数进行离线学习并存储，指导机动模型参数实时调整，使模型对运动状态的描述更加合理。为进一步提高跟踪性能，基于人类认知“感知-行动”循环理论，将雷达接收端经数据处理后的目标状态估计信息反馈至雷达发射端，以最小感知信息熵为代价函数，从波形库中自适应选择最佳波形来匹配目标。仿真对比实验表明，该算法对环境及目标的感知更加准确，融入波形选择的自适应目标跟踪算法要明显优于传统采用固定波形的跟踪算法。     

基于神经网络的机动飞行器自适应控制方法

针对机动飞行器强耦合性、快时变性以及高不确定性的问题,建立了六自由度刚体运动数学模型,按照时间尺度将姿态运动模型分为快变子系统和慢变子系统并分别设计动态逆控制律。然后给出了神经网络自适应控制器的设计方法,对神经网络的逆误差补偿原理、输入的选择、权值矩阵更新规则进行分析。通过算例进行六自由度仿真,证明本文方法的跟踪精度较高。     

人工智能在OODA 循环中的应用

当前人工智能(AI) 是商业和工业，甚至军事应用领域中最热门的流行语。军事国防领域也已经将人 工智能发展成为了一种技术，并应用到军事作战和决策系统中。最初OODA 循环是最知名的空战战术模型， 后来发展成为各国空军的作战方法。OODA 循环对于任务的定义和决策过程的理解起到了重要的作用。本文主 要研究了人工智能在OODA 循环决策中的应用。讨论了未来OODA 循环各阶段中所需的AI 作用和技术，包 括可解释的人工智能和基于学习的人工智能。     

结合颅骨形态特征与神经网络的民族判别

针对颅骨民族判别问题，提出结合颅骨形态特征与神经网络的判别方法，可以推进法医人类学的发展，加快探索民族发展历程。首先，根据颅骨形态学相关研究，提取36个维吾尔族和汉族颅骨数据的几何特征；其次，采用反向传播神经网络（BPNN）对特征向量进行民族判别，并通过Adam算法对网络进行优化，避免陷入局部最优值，添加正则化项保证算法稳定性；最后，分别采用2种网络结构进行对比实验，输入层、隐藏层和输出层的神经元个数分别为36、6、2和36、12、2，并设置不同初始学习率进行对比实验。结果表明:隐藏层神经元个数为12、学习率为0.000 1时，分类精度最高，测试阶段平均准确率最高为97.5%。为了验证所提方法的普适性，生成116例国外颅骨数据进行实验，测试阶段平均准确率为90.96%。相比较于支持向量机（SVM）、决策树、KNN、Fisher等机器学习方法，所提方法学习能力更强且分类精度有明显提升。      

小积液情况下卧式转子的稳定性实验研究

盘腔积液现象在舰用燃气轮机工作过程中时有发生，汽化的滑油和水蒸气凝结形成积液。转子带动腔内的积液旋转，引发振动失稳，严重时会对发动机结构造成致命性破坏。为此，本文开展燃气轮机压气机盘腔积液的模拟实验研究，以双盘双支承的卧式柔性转子系统作为研究对象，重点关注小积液量的特点，对积液转子的动力学稳定性进行了研究。观测到转子的失稳现象，开展了不同积液体积、不同积液类型（水、植物油和滑油）等因素的影响规律研究，揭示了小积液的卧式转子动力学特征。研究结果表明：①对于积液失稳振动，存在失稳边界积液量，当积液量大于该边界值时，失稳将会发生。②失稳边界转速及恢复转速均高于临界转速。当转速高于失稳边界转速时，失稳将会发生。转速进一步增加，高于恢复转速时，失稳现象可能消失。③失稳时的振动特征为：出现幅值突增，次谐波成分也随之增加；基频和次谐波发生调制，表现出拍振特征。④随着积液体积的增加，失稳边界转速先减小后增加。⑤随着积液粘度系数增大，失稳边界转速和边界积液量均增大。