航空发动机神经网络自学习PID控制

将神经网络与传统的PID控制相结合,构成神经网络自学习PID控制,用神经网络在线整定PID控制器的比例、积分及微分三个参数,使被控对象跟踪理想参考模型的输出。该系统具有自学习能力,能适用于非线性、时变的被控对象。将神经网络自学习PID控制方法用于航空发动机全包线控制以及蜕化发动机的控制,进行了数字仿真,验证了该方法的有效性。     

改进人工神经网络方法在天然气产量预测中的应用

将改进的人工神经网络方法应用到油气田产量预测中,并与传统预测方法进行比较,结果表明该方法的精度和可靠性较高,为油气田开发方案的合理编制提供了科学依据.     

我国外语教学面临的新挑战及新对策

从当今社会环境、学生自主意识是否得到发挥、教师是否具有先进的外语教学理念三方面探讨了影响和制约当前我国外语教学发展的主要因素，旨在激发广大外语教学工作对我国外语教学现状的思考，共同探讨提高外语教学质量的新措施及新对策。     

多机械手混合位置/力协调学习控制的研究(英文)

研究了多机械手抓持一刚性物体的协调控制。考虑多机械手系统的动态模型不确定性,导出了物体位置的误差方程和内力的误差方程,给出了多机械手的混合位置/力协调学习控制策略,并对学习控制的收敛性进行了讨论。文中提出的控制策略在每次迭代学习后,通过修正系统的控制输入来改善系统的性能。最后,通过两个平面机械手抓持一物体的仿真实验证明了该方法的有效性     

一种改进PSO-ARMA半球谐振陀螺温度误差建模方法

为减小半球谐振陀螺(HRG)在温度效应下产生的漂移,建立了温度漂移补偿模型,对与温度有关的确定性漂移进行了补偿。提出了一种改进PSO-ARMA建模方法,对不确定性漂移进行了补偿。改进的PSO-ARMA建模方法将惯性权值递减策略引入到反向学习粒子群优化(PSO)算法中,提高算法跳出局部、快速收敛的能力,在建模时利用改进的PSO算法对ARMA参数寻优,以提高模型的精度。利用半球谐振陀螺升温实验数据进行了检验,经该模型补偿后,陀螺输出精度可达0.07°/h,且较传统ARMA建模方法精度提高了一倍。      

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。     

遥感图像云检测方法综述

光学遥感图像中云层会对地面信息进行不同程度的遮挡,造成了地表观测信息的模糊和缺失,极大地影响遥感图像的成像质量。因此,对遥感图像中云层覆盖的检测和评估是进一步分析和利用遥感图像信息的基础和关键。通过充分的调研和对比总结,梳理了20世纪90年代以来,国内外基于遥感图像的云检测方法的发展趋势和代表性工作。将基于遥感图像的云检测方法分为三类：基于光谱阈值的方法、基于经典机器学习的方法以及基于深度学习的方法。总结了当前国内外云检测公开数据集,并对比了部分代表性工作的云检测精度。此外,简要梳理了与云检测相关的云雾(霾)检测、云雪检测、云阴影检测以及云去除等方法。对当前云检测相关工作中存在的问题和未来的发展趋势进行了分析和展望。     

带攻击角度约束的深度强化元学习制导律

针对执行机构部分失效的速度时变导弹机动目标拦截问题,本文提出一种基于深度强化元学习和剩余飞行时间感知逻辑函数的攻击角度约束三维制导律.首先,采用基于模型的深度强化元学习方法,建立深度神经网络动力学模型;引入模型预测路径积分控制,该深度神经网络动力学模型作为预测模型;采用元学习方法,在线学习执行机构部分失效及目标机动等环...