人因工程在无人机中的应用及展望

近年来,无人机得到了越来越广泛的应用。将人因工程应用到无人机的设计中,能提升无人机操作的安全与效率。本文总结了无人机的界面评估方法和工具,对比了无人机驾驶员工作负荷的主观测量及生理测量方法,并提出自动化、多感觉通道等未来研究切入点,为无人机适航规章及标准的出台和完善提供参考,进一步提升无人机的安全性。     

Softmax分类器深度学习图像分类方法应用综述

基于深度学习的人工智能图像分类方法研究是当前计算机视觉领域的研究热点。面向深度学习中的Softmax图像分类方法,首先回顾了图像分类技术的发展历程,接着介绍了图像识别技术中的分类器,并解释了Softmax回归函数的分类实现原理。基于Softmax回归分类器的应用,详细阐述了多种图像分类技术,具体包括浅层神经网络、深度置信网络、深度自编码器和卷积神经网络。同时,对比介绍了各种级联模型的具体结构、训练方法、实际应用、分类效果以及优缺点。最后,从Softmax回归分类器、深度学习网络模型和高维数据分类三个方面对基于Softmax回归分类器的深度学习模型在图像分类方面的发展与应用前景进行了展望。     

基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测

随着遥感影像数据规模的快速扩张,如何高效准确地识别遥感影像中的典型目标成为当前的研究热点。为解决传统遥感影像目标检测方法准确率低的问题,用基于深度卷积神经网络进行遥感影像目标检测,在遥感影像数据集上用基于Faster-RCNN的神经网络模型对VGG16卷积网络进行训练,对输入的遥感影像通过区域推荐网络标注出待检目标的包围框和置信度,实现对遥感影像的目标检测。以飞机和油罐为例,在TensorFlow深度学习框架下实现了数据预处理、网络训练、目标检测等功能,并在当前测试数据集上取得了较高的检测准确率和置信度。该研究成果可应用于遥感影像解译和处理等相关领域。     

基于深度学习算法的极化合成孔径雷达通用分类器设计

地物分类是PolSAR(极化合成孔径雷达)的重要应用方向。传统算法需要基于特定数据人工选取特征和设计分类器,而深度学习算法能够自行从海量数据中提取层次化特征。在深度学习算法总结的基础上,结合深度学习和PolSAR大数据,提出了一种高效率、高精度的通用分类器设计方法。使用人工标记的数据训练CNN(深度卷积网络),自动化地进行特征学习和提取,并实现高精度的地物自动分类。在具有不同分辨率的机载和星载PolSAR数据上对通用分类器进行测试,都能快速、准确地分类。研究成果可快速将PolSAR数据转译为更直观的地物分类结果,对海量数据,特别是GF-3卫星PolSAR图像的利用有一定的辅助价值。     

基于Sarsa(λ)强化学习的空间机械臂路径规划研究

针对目标特性未知的在轨操作环境,研究了典型空间操作机械臂的路径规划策略。采用Sarsa(λ)强化学习方法实现目标跟踪及避障的自主路径规划与智能决策,该方法将机械臂系统的每节臂视为一个决策智能体,通过感知由目标偏差和障碍距离程度组成的二维状态,设计符合人工经验的拟合奖赏函数,进行各臂转动动作的强化训练,最终形成各智能体的状态-动作值函数表,即可作为机械臂在线路径规划的决策依据。将本方法应用于多自由度空间机械臂路径规划任务,仿真结果表明新算法能在有限训练次数内实现对移动目标的稳定跟踪与避障,同时各智能体通过学习所得的状态-动作值函数表,具备较强的后期在线自主调整能力,从而验证了算法较强的鲁棒性和智能性。     

基于SPOC的深度学习模式策略研究

当下在线课程的发展已越来越重视实际教学中的使用及效果,SPOC缓解了MOOC课程参与度与完成度较低的学习者学习动机问题。深度学习能力是进一步提升SPOC在线课程的有效教学程度及学生能力培养的核心目标。要建构基于SPOC的深度学习模式,就要注重深度学习课程资源动态生成、突出基于建构迁移的深度学习教学设计、加强深度学习虚拟社区协同构建、深化深度学习评价行为分析。     

基于ACMPE、ISSL-Isomap和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断

针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出了一种基于自适应复合多尺度排列熵(ACMPE)、改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)和灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。利用ACMPE从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用ISSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出低维、敏感故障特征;应用GWO -SVM分类器对低维故障特征进行模式识别,判断故障类型。行星齿轮箱故障诊断实验结果分析表明:与多尺度排列熵(MPE)、复合多尺度排列熵(CMPE)等特征提取方法相比,ACMPE方法在分类效果和识别精度上更具优势;与局部切空间排列(LTSA)、等度规映射(Isomap)、加权Isomap(W-Isomap)、监督Isomap(S-Isomap)和监督型自组织增量学习神经网络界标点Isomap(SSL-Isomap)等降维方法进行比较,ISSL-Isomap方法降维效果最佳;所提方法的故障识别率达到100%,具有一定优越性。      

一种基于AADL的航空电子系统仿真和验证技术

飞机系统集成化程度的提高增加了对航空电子系统设计和分析的难度,同时也对安全性需求等系统特性的验证提出了更高的技术要求。对基于结构化分析和设计语言(AADL)的系统建模和仿真流程及相应的评估分析能力进行了介绍,并在基于AADL的航空电子系统建模框架下,提出基于AADL的航空电子系统仿真评估和验证方法,利用结构化分析和设计语言AADL构建航空电子系统典型子系统的正常模型和错误模型,并以此建立系统的扩展模型。在此基础上,利用形式化方法对系统模型进行描述并转化为Kripke结构。最后对系统模型进行模型仿真和特性验证,验证所构建的系统架构和设计逻辑是否符合系统设计特性需求。     

应用于工程设计的KBE技术

介绍了一种新型的工程设计方法——基于知识的工程(knowledge—Based Engineering,KBE),并对这一新型设计系统的研究和应用现状、关键技术(知识获取,知识表示和推理,知识库的建立)、应用过程中存在的问题以及将来的发展趋势作了分析和介绍。