机器学习在流动控制领域的应用及发展趋势

流动控制作为流体力学中的重要跨学科领域,一直是科学研究和工程应用关注的焦点之一。由于流动系统具有强非线性等复杂特征,对流动的控制尤其是闭环控制,一直颇富挑战性。近年来机器学习的迅速发展为许多学科带来了新的方法、新的视角和新的观点,对于流动控制领域亦是如此。通过回顾现阶段三类基于机器学习的流动控制方法,为主动流动控制领域的研究者展示机器学习在流动控制中应用的整体概况,进而勾勒出本领域的发展趋势。     

通信信号调制识别综述

随着频谱信息资源愈发紧张,信号的调制处理方式也愈发多样化.由于通信信号的调制识别广泛应用于民用和军用领域,所以,对调制方式进行识别的研究具有极其重要的意义与战术价值.首先,根据大量文献,对基于最大似然函数和特征提取的经典调制识别方法进行了系统地梳理;其次,从常用数据集、深度神经网络结构和现有识别算法等方面,着重介绍了深...     

基于鲁棒迭代学习的四旋翼无人机轨迹跟踪

针对四旋翼无人机高精度轨迹跟踪问题,充分考虑外部扰动等因素,提出了一种带遗忘因子的基于可变增益的前馈-反馈鲁棒迭代学习控制算法。其中,前馈迭代学习控制器采用选择迭代学习方案,弥补了传统的基于遗忘因子迭代学习控制方法的不足,且控制器学习增益可随迭代变化,可以加快算法的收敛性。反馈控制器采用比例-微分控制器,可以保持系统稳定并且加快跟踪误差收敛速度。最后通过收敛性分析和四旋翼仿真试验验证了所提出算法的有效性,所设计算法具有很好的鲁棒性和较高精度。     

基于 LSTM的飞控系统状态监控

监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。     

一类非线性系统的一阶D型迭代学习控制

传统的D型迭代学习控制的控制律设计方案依赖于被控系统的相对度.为解决该问题以及相对度增益与高阶微分运算的问题,针对一类具有任意高阶相对度的非线性系统,提出了基于虚拟模型的一阶D型迭代学习控制设计方法.该方法的主要思想是与具有任意高阶相对度的非线性被控系统并联一个一阶子系统,构造一个相对度为1、相对度增益可以任意设计的虚拟模型,在此基础上设计一个一阶D型迭代学习控制律,使得虚拟模型能够实现期望轨迹的完全跟踪,从而实际被控系统在一定误差范围内实现期望轨迹的跟踪.仿真实例验证了所提方法的可行性与有效性.     

基于大脑情感学习模型的转台伺服系统设计

提出了基于大脑情感学习(Brain Emotional Learning,BEL)模型的高精度转台伺服系统智能控制方案。BEL模型是一种模拟哺乳动物大脑情感学习过程的仿生计算模型。设计了融合系统跟踪误差、控制输入等信息的BEL智能控制结构,通过选取不同的感官输入信号可获得不同的控制结构,采用联想学习方法在线学习BEL模型内部的节点权值来调节控制器参数,从而实现转台伺服系统的自适应跟踪控制。仿真和实验结果均表明,BEL智能控制器学习能力强,能抑制摩擦等非线性干扰因素,在实时控制系统中表现出较好的稳定性和较高的跟踪性能。     

一种可变锚框候选区域网络的目标检测方法

目标检测作为计算机视觉领域的热点问题,目前基于深度学习的目标检测方法可以分为2类:两步检测和一步检测,前者有着较高准确性,后者有着较好速度,但是为提高检测的性能两者都引入了锚机制。为提高目标检测系统的性能,基于深度卷积神经网络的两步检测算法引入了注意力引导（AG）模块,通过对候选区域网络（RPN）的锚机制进行引导,使得对于预选锚框形状的选择更具有多样性;同时针对传统的后处理方式非极大值抑制（NMS）算法存在的误检和漏检的问题,提出了一种置信度因子的NMS（Cf-NMS）算法,对于模型的整体性能有着很大的贡献。实验结果说明,所提方法虽然在速度性能上有略微的下降,但是无论是在RPN变体还是现有的先进算法在准确性方面都有提升。      

人工智能技术在嵌入式代码审查中的应用与展望

代码审查是航天嵌入式软件开发中的重要环节.近年来,随着嵌入式软件开发需求的增多,传统以人工为主的代码审查方法逐渐不能满足快节奏的软件开发流程.为了减轻审查人员的压力,提升审查效率,研究者们逐渐将目光转向以深度学习技术为首人工智能领域,尝试寻求技术上得突破,以开发更智能的审查系统.本文对近年来人工智能技术在代码审查及程序理解中应用的相关工作进行了归纳总结.首先简要介绍了嵌入式代码审查工作目前面临的困境及解决方案.然后引出了代码审查中的一项重要活动,即程序理解.并详细阐述了目前基于人工智能的程序理解在代码审查中的应用情况.最后根据相关领域的发展情况,对未来代码审查的发展方向作了进一步的探讨.     

无人平台复杂地形探测的视触融合方法

为提高无人平台在复杂环境中的地形探测能力以及解决在小样本数据下识别地形困难的问题,提出了一种无人平台复杂地形探测的视触融合方法。在原始宽度学习的基础上,建立了多模态级联特征节点宽度学习框架。首先进行触觉和视觉初步特征提取和融合特征提取,随后将融合特征矩阵经宽度学习分类器得到地形识别的结果。最后,在自建的视觉-触觉地形 (V-T2)数据集进行了实验验证。结果表明,相比于传统的融合算法,提出的融合算法有很好的准确性和鲁棒性,为无人平台地形探测提供了有效的策略。     

基于空间注意力机制的行人再识别方法

行人再识别是图像检索领域的一个重要部分,但是由于行人姿态各异、背景复杂等因素,导致提取到的行人特征鲁棒性和代表性不强,进而影响行人再识别的精度。在AlignedReID++算法基础上,提出了基于空间注意力机制的行人特征提取方法,应用在行人再识别中取得了很好的效果。首先,在特征提取部分,引入空间注意力机制来增强特征表达,同时抑制可能的噪声;其次,通过在卷积层中引入实例正则化层（IN）来辅助批正则化层（BN）对特征进行归一化处理,解决单一BN层对特征色调变化以及光照变化的不敏感性,提高特征提取对亮度、色调变化的鲁棒性;最后,在Market1501、DukeMTMC和CUHK03 3个行人再识别通用数据集上对所提改进模型进行测试评价。实验结果显示:改进后的模型在3个数据集上识别精度分别提升了2%、2.9%和5.1%,表明改进后的模型相较于改进前的模型,在精度以及鲁棒性上都有显著提高。