基于Transformer层次预测的多星应急观测任务规划方法

应急观测任务规划是一个强时效性的复杂组合优化问题,必须在规定的时限内完成相应的计算。采用机器学习的方法对规划问题进行初始规划方案预测,可以有效地简化计算复杂度。为此,提出一种基于Transformer层次预测的多星应急观测任务规划方法,将多星任务规划的求解过程分解为3个步骤：首先,利用基于Transformer的任务可调度性预测模型预测待规划任务是否执行,得到预执行任务集合;然后,基于Transformer的任务分配模型对预执行任务集合分配卫星,得到初始规划方案;最后,利用基于随机爬山的约束修正算法对初始规划方案进行优化调整,得到可行规划方案。为验证所提方法的有效性,通过大量仿真实验与CPLEX优化器、标准遗传算法、长短期记忆网络等方法模型进行比较,实验结果表明所提方法计算耗时短,规划收益高,适用于多星观测任务快速规划。     

先复制后移位桥函数的性质

进一步研究了先复制后移位桥函数的性质,例如递推关系式、数学表达式、乘积特性及正交条件。同时,还给出了几组完备的正交函数系。     

用果蝇探查火箭飞行因素的生物遗传效应的实验结果

用黑腹果蝇检查T_7A—S1火箭飞行因素的遗传效应。通过两次飞行实验观察,发现亲代雌蝇在飞行后(主要是第4—6天)所产的卵中,无X染色体卵百分率增高而双X染色体卵百分率未见变化。其性质并非个别雌蝇产生了较多的无X染色体卵,而是产生无X染色体卵的雌蝇个数增多。第二次飞行实验结果也呈现,亲代雌蝇在飞行后第4—6天所产的子1代中,三龄幼虫成神经细胞染色体桥频率增高。上述实验结果表明,火箭飞行因素对雌果蝇生殖细胞遗传物质有轻微影响。      

万工显误差修正不确定度分析与计算

分析影响万工显测量精度的误差因素，以单项误差修正为基础，对仪器的多项误差进行全面修正，并对修正后的仪器测量不确定度进行分析与计算。     

采用DSG技术实现零件模型分解

针对回转体和箱体类零件模型,应用分解性实体几何技术实现零件设计模型到制造模型的有序分解,介绍了基于特征树模型的两个关键算法:宽度优先和深度优先搜索,以完成面向特征加工过程的空间和时间域内的制造过程规划.最后用一个详细的算例进一步陈述零件模型分解技术.     

基于LMI的具有一类不确定性数据的参数估计

 对于系数矩阵 A和观测向量b 存在不确定性的情况,本文提出了一种基于线性矩阵不等式(LMI)的参数估计方法,这种方法适用于不确定性的先验界已知的情况.由此而得到的算法计算更为简单,实用并具有一般性.文中给出了计算公式的推导、解的分析,并针对几种特殊的情况进行了讨论.最后给出了仿真结果.     

振动传感器的微加速度动态校准

阐述了高灵敏度振动传感器在超低频微小加速度下进行动态校准的校准装置工作原理、校准方法 ,分析了其校准不确定度。该装置采用曲率半径为 10m的虚拟摆结构 ,从较强的环境干扰噪声中利用数字滤波技术成功地拾检微弱振动信号 ,使微小标准加速度获得复现。该装置可在 (0 .0 0 1～ 0 .1)Hz超低频率范围内和 (1× 10 -6～ 1× 10 -2 )m s2 微小加速度范围内实现高准确度激光绝对校准和比较法校准 ,其校准不确定度达 0 .5%。     

一类线性不确定大系统的分散变结构控制

研究了具有参数摄动、关联影响和外界干扰等不确定性因素影响的线性大系统的分散控制问题,在假设系统不确定性有界且满足一定匹配条件的前提下,提出了一种分散变结构滑模控制算法,并给出了消颤方案和控制受限的解决方法.该算法结构简单计算量小,同时闭环系统具有较好的动态特性和较强的鲁棒性,数字仿真表明了该算法的有效性.      

模糊神经元及其计算能力研究

分析了模糊神经元模型,指出了这种神经元模型在计算能力上的缺陷.提出了对模糊神经元定义的两种改进方法,一是限制传递函数为非单调函数;二是修改定义域.对改进后的模糊神经元网络证明了计算能力与图灵机的等价性,从而对传统的神经网络作了进一步推广.还对混合模糊神经网络的特点做了简单的讨论.      

局部可观测理论在INS/GPS机动对准中的应用

从研究INS/GPS(Inertial Navigation System/Global Positioning System)组合系统的姿态角误差可观测性出发,首次将局部可观测性理论应用于INS/GPS组合系统,定量地计算出各种不同机动方式的局部可观测矩阵的条件数,找到了提高姿态角误差可观测性的最佳机动方式.研究结果表明,通过载体做正弦水平机动飞行可以提高姿态角误差局部可观测性,使空中对准时间明显减少,姿态角误差大大降低.当对准时间为120 s时,东北天向姿态角误差的均值分别为12.34″,12.19″和-28.31″,它们的均方根值分别为0.97″,1.05″和0.62″.