面向对象型有限元建模专家系统的设计与实现

介绍了运用面向对象原理与人工智能逻辑推理技术相结合的方法来构造航空结构有限元建模专家系统(OOFEMES).着重论述了系统的结构、功能设计与实现策略,包括领域知识的获取、分类、表达与组织,以及知识的推理与运算求解方式.给出了针对飞机结构不规则性(如开口、断接等情况)进行模型局部修正的任务处理流程,并通过应用实例,说明该系统应用的有效性.      

计算机兵力生成在空空对抗仿真建模中的应用

研究了计算机兵力生成在空空对抗仿真建模中的应用。首先,介绍了计算机兵力生成在空战中的体系结构;然后,详细地举例分析了体系结构中的实体行为模型和人工智能行为模型。最后,结合兵力生成理论在一个空空对抗实例中的应用,把整个理论体系串连起来。该仿真系统可以完成系统建模,系统设计和可视化演示,具有一定工程实用性。     

基于损失平滑的对抗样本攻击方法

深度神经网络(DNNs)容易受到对抗样本的攻击,现有基于动量的对抗样本生成方法虽然可以达到接近100%的白盒攻击成功率,但是在攻击其他模型时效果仍不理想,黑盒攻击成功率较低。针对此,提出一种基于损失平滑的对抗样本攻击方法来提高对抗样本的可迁移性。在每一步计算梯度的迭代过程中,不直接使用当前梯度,而是使用局部平均梯度来累积动量,以此来抑制损失函数曲面存在的局部振荡现象,从而稳定更新方向,逃离局部极值点。在ImageNet数据集上的大量实验结果表明：所提方法与现有基于动量的方法相比,在单个模型攻击实验中的平均黑盒攻击成功率分别提升了38.07%和27.77%,在集成模型攻击实验中的平均黑盒攻击成功率分别提升了32.50%和28.63%。     

未来智能空战发展综述

随着装备战斗力生成模式逐渐向机械化、信息化、智能化"三化融合"发展演变,未来航空主战装备的定位、形态及运用将可能发生根本性变革。为应对新时期空战任务所面临的环境高复杂性、博弈强对抗性、响应高实时性、信息不完整性、边界不确定性等一系列挑战,交叉融合人工智能理论与空战对抗技术,研发智能空战系统,将有望在下一代无人制空装备谱系中构建不对称"智能代差",成为制胜未来空天战场的核心关键。本文完整梳理了智能空战研究的发展脉络,总结了以专家机动逻辑、自动规则生成、规则演进、机器学习等方法为代表的智能空战基础理论。从体系、应用及技术视角全面剖析了智能空战的发展趋势,以智能空战的不确定性、安全性、解释性、迁移性、协同性为切入点阐述了智能空战应用落地的若干问题,以期为未来智能空战技术研究勾勒出一条新的探索路径,为人工智能理论与航空科学技术的跨领域交叉融合提供新的发展思路。     

航空器预测性维修技术研发应用态势分析

以航空器实时数据采集、传输和分析为基础的预测性维修技术已成为业界的发展趋势之一。本文从航空器维修的技术内涵和系统定位出发,以论文和专利数据为表征,提取预测性维修研究热点,系统梳理预测性维修技术的发展现状和趋势,分析人工智能、维修自动化、无人机、工业机器人、智能供应链等新一代信息技术在航空器预测性维修中的应用。在归纳预测性维修框架和关键技术的基础上,给出航空器预测性维修技术自主化策略建议。     

受诫进化及其在函数全局优化中的应用

本文介绍一种新的自适应群体搜索技术。给出了具体的算法，并通过两个数值实例，演示了该方法的有效性     

自主式智能系统的技术预测和应用

本文简要地介绍了美国航宇局开发和验证将应用于航天任务的自主系统技术的情况,着重叙述了空间站热控系统、用于地面任务操作的航天飞机综合通信指挥站、航天飞机发射处理设施等系统。