基于深度强化学习的无人机栖落机动控制策略设计

无人机栖落机动飞行是一种无需跑道的降落方法,能够提升无人机在复杂环境下执行任务的适应能力。针对具有高非线性、多约束特性的无人机栖落机动过程,提出了一种基于模仿深度强化学习的控制策略设计方法。首先,建立了固定翼无人机栖落机动的纵向非线性动力学模型,并设计了无人机栖落机动的强化学习环境。其次,针对栖落机动状态动作空间大的特点,为了提高探索效率,通过模仿专家经验的方法对系统进行预训练。然后,以模仿学习得到的权重为基础,采用近端策略优化方法学习构建无人机栖落机动的神经网络控制器。最后,通过仿真验证了上述控制策略设计方法的有效性。     

基于隶属度和LMK-ELM的航空电子部件诊断方法

为提高航空电子部件模块级故障诊断精度，提出一种新的面向"软聚类"的局部多核学习（LMKL）-超限学习机（ELM）离线诊断方法。通过引入模糊C均值聚类对样本空间进行模糊划分，挖掘聚类内部多样性的同时，实现了对过学习的抑制；将模糊划分产生的隶属度信息融入LMKL-ELM的优化过程，运用基于初始-对偶混合优化问题的三步优化策略克服了局部核权重二次非凸的问题，在l₁-范数与l₂-范数约束下分别给出了相应的更新方法。将所提方法应用于某型机前端接收机，结果表明：与4种流行的多核诊断方法相比，该方法可有效避免漏警、抑制虚警，在l₁-范数和l₂-范数约束下，其诊断精度比其他方法的平均值分别提升了4.09%和5.13%。     

基于深度学习的融合空域空管指令语义解析技术

随着无人机技术的快速发展，无人机数量与空域需求显著增长，无人机进入融合空域成为趋势。为改进传统的“人在回路”空管模式，提高融合空域的管控效率，对深度学习方法用于空管指令解析进行了研究。根据空管用语的特点对指令进行整理、扩充、分类和标注，编写了可用于自然语言理解模型学习的空管指令数据集。使用BiGRU-CRF模型作为深度学习的基础架构，加入注意力机制与意图反馈机制构建联合模型获取指令意图及指令参数。分别在空管指令数据集和ATIS数据集上进行了评估，结果表明模型在意图识别和槽填充任务较基础架构均有近1.5%的提升，证明论文方法具备实用性和有效性，为无人机自然语言指控技术的发展提供了有力支撑。     

高职工学结合课程学习质量评价现状及体系构建研究

工学结合课程是我国职业院校主要的课程模式,但其课程评价仍存在诸多问题,需要"合身"、科学和更加有效的学习质量评价方案.工学结合课程学习质量评价,应建立具有工学结合课程特色的以就业竞争力和职业生涯发展为导向、"专通"结合、"柔性"的多层级学习质量评价指标体系,准确设定评价目标,改革评价内容,重视技能与绩效,注重团结合作能力,突出"多元"和"健全"的评价主体,推动过程评价落地,加强评价结果应用,以更好地促进人才培养质量的提升.     

QJ3105-99《超差、代料、质疑单管理规定》的学习理解与相关企标的制定

在充分学习理解QJ 31 0 5 - 99《超差、代料、质疑单管理规定》标准的基础上 ,概述了 5 1 9厂在航天产品地面设备的生产过程中 ,结合生产管理实际情况 ,制定企业标准 ,实施QJ 31 0 5 - 99标准的做法 ,并较具体地介绍了企业标准的有关内容。     

建构主义的学习理论对外语教学的启示

介绍建构主义的学习理论，探讨其对大学外语教学在学习主体、合作学习、计算机辅助教学等方面的重要指导意义。     

改进的完备模态型减缩法

一种经过改进的完备模态型减缩法成功地本文提出来了。它有效地克服了原完备模态型减缩法不能保持自由结构之刚体特性的缺点，可是由ＩＣＭＲ法产生的减缩模型的弹性模态精度却不及ＣＭＲ法。