基于情感对象识别和情感规则的微博倾向性分析

微博平台数据中含有大量反映用户情感喜恶的信息,对于涉及博文倾向性分析的应用尤为重要。现有的分析方法往往聚焦在博文情感的简单分类上,无法分析特定类型实体的微博倾向性。为解决微博倾向性分析问题,实现博文立场判定,采用半监督学习的方法,通过协同训练和主动学习,训练实体识别模型,并构建基于主成分分析的情感规则,提取句子的主成分,将口语化的文本规范化为指定格式。再利用指向性实体的正负面性、情感词的褒贬义及情感词充当的句子成分,实现情感分类的更深层次分析——立场判定。针对实际问题进行立场判定实验,在不同规模数据集上的自对比实验和他比实验显示,随着标注实体的博文数量增加,模型对博文立场判断的正确率持续提升,而且所提方法判断博文立场的正确率显著高于对比方法,相较已有研究方法分别提高了2.79%和10.00%。      

基于MILP的多无人机对敌防空火力压制

建立了基于混合整数线性规划（Mixed Integer LinearProgram,MILP）的多无人机编队对敌防空火力压制协同任务分配模型,以0-1决策变量表征无人机一任务指派关系,引入连续时间决策变量来表示任务的执行时间,并通过对决策变量之间的线性等式和不等式的数学描述,建立无人机之间和无人机执行任务之间合理的协同约束关系。采用商用软件CPLEX对模型求解,仿真验证了模型的合理性。     

基于队形控制的电子对抗智能体协同方法

电子对抗力量协同是电子对抗力量指挥控制的"重难点"问题.随着电子对抗力量运用开始向智能化迈进,基于数据指挥的自动化指挥、智能化协同成为现代化指挥的重要组成部分.从电子对抗智能体队形控制的2种基本方法入手,通过C++仿真对比2种方法的稳定性、时效性,研究电子对抗智能体集群如何在存在侦察或干扰盲区的环境下,通过队形变化实现...     

基于CPS协同的微系统电源信号完整性设计

裸芯片die、硅通孔TSV(Through Silicon Via)硅转接板、高温共烧陶瓷HTCC(High Temperature Co-fired Ceramics)管壳等多材质多基板立体堆叠和高密度集成的微系统封装,因空间极度有限、跨尺度立体转换的失配、电磁效应的耦合,低电压大电流电源的电源分布网络PDN(Power Distribution Network)和GHz高速信号的通道设计成为难题。贴合微系统封装尺度越来越接近芯片尺度的特点,以及微系统模块的系统应用需求,研究了基于芯片、封装、系统CPS(Chip-Package-System)协同设计仿真的方法。针对核心电源PDN的设计,采用芯片功耗模型CPM(Chip Power Model),结合TSV硅基板、HTCC管壳、PCB三级去耦电容网络的布放和协同优化,有效降低了电源纹波,保证了电源完整性。针对高速信号通道设计,基于电磁场和电路结合的仿真,将芯片电特性配置与封装互连的拓扑匹配协同优化,封装与板级应用协同优化,保证了信号完整性,且不对封装版图和工艺提出严苛要求。     

多变量气动设计问题分层协同优化

 通过验证实例分析,气动设计中精细化优化模型对设计结果收敛精度的提高有很大帮助,但同时也带来优化算法搜索困难的问题,并且由于不同类型设计变量之间的相互耦合干扰使优化难以收敛到全局最优解。于是提出基于响应均值灵敏度的概念对大规模的设计变量进行重要性分组的策略,依据设计变量分组情况应用系统分解思想对多变量设计问题进行分层协同优化来降低系统的复杂度,这既保证了精细化设计的要求,又缓解了优化算法对大规模问题搜索困难的问题。与传统气动优化方法相比,基于系统分解的分层协同优化算例有较大寻优效率和性能提升,证明了该方法的可行性。     

考虑避免碰撞的编队卫星自适应协同控制

基于势函数法研究具有模型不确定性的编队飞行卫星避免碰撞的自适应协同控制.势函数法的思想为设计碰撞区域势函数值较大,所设计的控制律使得系统势函数具有减小的趋势,从而实现避免碰撞的编队飞行任务.首先,在无外部参考轨迹的情况下,通过引入避免碰撞势函数,提出一种自适应协同控制器,编队卫星最终实现速度一致和避免碰撞.进一步,考虑已知外部参考轨迹的情形,基于新的势函数方法,设计新的自适应协同控制器,能够同时实现避免碰撞、速度一致、卫星跟踪参考轨迹的目的.对于所提出的两种控制方法,均通过合理地应用Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的稳定性.仿真结果表明了所设计控制方法的有效性.     

FPGA内嵌处理器的SoPC系统设计与分析

SoPC技术是在片上系统SoC技术的基础上发展起的,二者的共同点为将处理器、存储器、IYO接口等系统设计需要的功能模块集成到一个芯片上实现。相比SoC系统,SoPC系统还具有可编程性强、产品问世周期短等优点,在保证系统性能与灵活性、提高系统执行速度的同时又可显著地降低系统成本。在对SoPC技术进行概述的基础上．较为详细地介绍了一个基于FPGA内嵌PowerPC处理器的可编程片上系统的设计,利用软硬件协同设计技术．完成软硬件划分、软硬件设计、硬件综合、软件编译以及软硬件协同验证等工作,并结合SoPC技术的特点对其优势进行了分析,对其应用前景进行了探讨。     

复杂环境下多无人机轨迹姿态协同控制

考虑多无人机在实际飞行过程中的避障需求，在建立面向控制的四旋翼无人机轨迹姿态模型基础上，为克服传统多无人机为每架无人机规划轨迹的不足，研究了基于多无人机中心点的轨迹设计策略。进一步，考虑避障约束，基于半定规划进行迭代区域扩张完成了多无人机的安全飞行区域及队形设计。在此基础上，基于干扰补偿策略为每架无人机设计了协同控制器，最终确保了多无人机在多障碍环境下的安全飞行。     

基于小脑模型关节控制器的无人机集群快速终端滑模容错控制

针对受执行器故障和外界干扰影响的集群无人机（UAV）协同编队控制问题，提出了一种自适应快速非奇异积分滑模（FNISM）容错控制（FTC）方法。为使集群无人机在执行任务时具有良好的协同跟踪性能，通过对无人机实际飞行情况的分析，考虑了无人机编队飞行时的执行器故障和尾涡扰动等对跟踪性能的不利影响。采用小脑模型关节控制器神经网络（CMANN）来估计并消除外部干扰的影响，同时运用CMANN逼近补偿执行器故障。研究表明：所提出的容错控制方案可以保证无人机编队闭环系统在故障情况下的最终一致有界稳定，并且可以通过减小滑模设计参数提高收敛速度，通过增大虚拟和实际控制器参数提高控制精度。4架无人机的集群编队在该方法、基于径向基神经网络（RBFNN）的鲁棒动态面容错控制、比例微分（PD）滑模容错控制3种方法下的对比仿真结果表明该方法在无人机集群编队出现故障时具有更优异的协同控制性能。