小子样条件下正态先验信息的融合

对于Bayes小子样检验方法,先验信息的有效性影响着统计推断的准确性。在对多源正态先验信息进行融合时,采用自助法将之转换为先验子分布,其中采用了改进的经验分布函数法进行再抽样。然后,基于专家水平确定其权重,再结合专家估计法确定各先验子分布的权重。最后,通过计算综合先验分布与假设的正态分布的差异部分的面积,对综合先验分布为正态分布的假设进行检验。案例分析表明此融合方法是有效的。     

嵌入注意力机制的多尺度深度可分离表情识别

针对面部表情识别中，传统机器学习方法特征提取较为复杂，浅层卷积神经网络识别率不高，以及深度卷积神经网络易带来梯度爆炸或弥散的问题，构建了残差网络嵌入注意力机制的多尺度深度可分离表情识别网络。通过多层多尺度深度可分离残差单元的叠加进行不同尺度的表情特征提取，使用CBAM注意力机制进行表情特征的筛选，提升有效表情特征权重的表达，削弱训练数据的噪声影响。所提网络模型在Fer-2103和CK+表情数据集分别取得了73.89%和97.47%的准确度，表明所提网络具有较强的泛化性。      

基于改进三角模糊AHP与云重心方法的维修性评价

基于改进三角模糊层次分析法确定属性权重,充分考虑了专家评判的模糊性,且能省去一致性检验的繁琐 计算。采用改进云重心评价方法对属性值进行集结,更为直观、科学、符合人类的思维习惯。将2种方法相结合对 装备的维修性进行评价,能够提高评价结果的准确度。某导弹装备维修性评价的实例表明此评价方法是有效的。     

基于PPO的移动平台自主导航

为解决强化学习算法在自主导航任务中动作输出不连续、训练收敛困难等问题, 提出了一种基于近似策略优化(PPO)算法的移动平台自主导航方法。在PPO算法的基础上设计了基于正态分布的动作策略函数, 解决了移动平台整车线速度和横摆角速度的输出动作连续性问题。设计了一种改进的人工势场算法作为自身位置评价, 有效提高强化学习模型在自主导航场景中的收敛速度。针对导航场景设计了模型的网络框架和奖励函数, 并在Gazebo仿真环境中进行模型训练, 结果表明, 引入自身位置评价的模型收敛速度明显提高。将收敛模型移植入真实环境中, 验证了所提方法的有效性。      

单轨火箭橇在轨动力特性数值分析

为系统性分析火箭橇在轨动力特性，采用三维Eluer-Bernouli梁单元对火箭橇系统进行离散，通过重构生成长程不平顺轨建立考虑轨道不平顺及滑靴磨损的靴轨非线性接触力模型，由Newmark-β结合Newton-Raphson局部迭代求解非线性动力学方程获得火箭橇在轨动力特性数值解，并通过试验验证，计算结果表明：马赫数为2的速度下火箭橇质心竖向过载峰值约为2 700g；火箭橇在轨占空比与航向速度成正比，马赫数为2的速度下竖向火箭橇在轨占空比为16%；高速段滑靴磨损量占全弹道磨损量的84%，靴轨单次接触磨损量与航向速度3次方成正比。     

脉冲爆震发动机中温度和组分浓度测量技术的发展

脉冲爆震发动机内部工作条件极其恶劣,测量爆震波温度和某组分浓度十分困难。本文回顾了近几年国内外在爆震温度场测量方面的技术发展,特别是应用激光诊断技术测量爆震波的温度和某些组分浓度。总结了国内外应用光学诊断技术测得的爆震波火焰温度,结果发现:对气体燃料/氧气而言,在化学恰当比下一般其爆震波温度大约为3900K,与CJ理论值非常接近;然而对液态燃料JP-10而言,当氧化剂为氧气时,爆震波温度为2500K;当氧化剂为空气时,爆震波温度仅仅约为1500K。