一种深度强化学习制导控制一体化算法

研究了一种基于深度强化学习理论的制导控制一体化算法。不同于传统的制导控制一体化算法和制导控制回路分开设计的方法,基于深度强化学习理论的制导控制一体化算法利用深度学习强化算法生成一个智能体,智能体根据导弹的观测量生成舵偏角控制指令准确拦截目标。首先将制导控制问题转化为一个马尔可夫决策过程,然后提出了一个权衡制导精度、能量损耗和飞行时间的奖励函数,将制导控制问题转化到强化学习问题的框架中。最后采用深度确定性策略梯度算法,求解提出的强化学习问题,训练得到制导控制智能体,智能体根据导弹观测量生成舵偏角指令。通过进行大量的数值模拟,验证了提出的制导控制一体化算法的有效性和鲁棒性。     

J-911C“猎禽者”多任务陆基型战斗机

J-911C猎禽者为笔者设计的一种多任务陆基型战斗机方案。它采用准无尾X全动小翼气动布局。机头及边条向后逐渐平滑过渡为翼身融合体,没有明显的机身与机翼的分界。这种翼身融合设计可以最大限度的增加机体内部空间并可获得额外的升力。进气口位于机头下任务舱前方。这种结构可以减小体积巨大的任务舱的阻     

斯维特兰娜·萨维茨卡娅

早期经历：萨维茨卡娅的家庭教育良好,在父母的主张下,她除了学习学校的功课之外还学习音乐、英语和游泳。她深受父亲的影响,16岁那年她决定去当飞行员,她瞒着父母报名在一所业余航校训练。因她年龄小不适于参加飞行训练被拒于门外,她转而开始跳伞训练,直到父亲在她的书包里发现一把伞刀才知道实情。     

高职新生英语学习适应与学习策略的转变

通过对高职新生入学后英语学习适应调查结果的分析研究,探讨普遍存在的新生适应不良问题。高职新生必须在英语学习策略上做出改变,第一是学习观念与习惯的改变;第二是通过活动转变被动局面;第三是评价方式的改变。英语学习策略的转变有助于新生尽快适应高职英语学习。     

适用于连续数值标签的兴趣漂移增量学习方法

针对现有兴趣漂移增量学习方法大多针对包含二值数据标签的用户反馈进行学习的不足,提出了一种适用于连续数值标签反馈的兴趣漂移增量学习方法,以或然概念集的形式描述用户兴趣,将用户反馈中包含的数据标签视为用户对该实例的喜好概率,并采用基于指数近度加权平均的方法对兴趣模型进行增量学习.在不同学习任务下的实验结果表明,该方法能够在反馈数据标签为连续数值的条件下达到比现有方法更好的学习效果.     

大学生研究性学习实施策略

研究性学习改变了传统的教学模式,教师由知识传授者转变为研究性学习中的组织者、指导者、促进者和参与者.课堂教学已不再是灌输给学习者多少知识,而是强调学习的过程.以培养学生其自主学习的能力为目标.因此,实施何种策略激发学生的兴趣,改变学生先前被动的学习方式是非常重要的.针对这些问题,论文提出四个研究性学习实施策略:(1)强调了利用网络进行研究性学习的优势;(2)阐述了图书馆信息资源的作用;(3)提出了研究性学习中新型的师生关系的确立;(4)指出了研究性学习中学习方式的改变.     

民航局空管局团委举办防范“错忘漏”青年职工辩论赛

8月3日,民航局空管局团委在京组织召开了空管系统青年职工学习实践科学发展观活动成果汇报会,其间围绕防范‘错忘漏”问题举办了青年职工辩论赛。民航局空管局局长苏兰根、党委副书记严庆田、工会主席苏玲,机关有关部门领导及在京直属单位青年职工代表130余人参加了活动。来自空管系统运行保障一线的8名青年职工分为正、反双方,正方从防范“错忘漏”问题主要靠增强责任心、反方从防范‘错忘漏”问题主要靠加强管理出发展开了激烈的辩论。通过辩论赛为青年职工搭建一个展现学习持续安全理念和三横三纵体系建设纲要成果的舞台,     

开闭环PD型快速迭代学习控制方法及其在直流电动机中的应用

针对一类非线性系统的学习控制问题,提出了一种开闭环PD型快速迭代学习控制方法。此学习控制方法利用了系统当前的跟踪误差信号和前次迭代控制的跟踪误差信号,以及它们的微分信号,同时采用可调比例系数,根据系统误差的变化及时地调节比例系数,从而使目标的跟踪能力得到提高。通过分析给出了此快速迭代学习算法收敛的条件,直流电动机的仿真应用说明了此学习控制方法对于非线性系统具有较强的有效性和较好的可行性。     

基于小波的能源消费弹性系数预测方法

能源消费弹性系数反映了一个国家能源消费增长速度与国民经济增长速度之间的比例关系,是衡量一个国家能源利用效率的重要指标。鉴于数据中存在较多的噪声,首先用小波分析方法对数据进行滤波,然后用滤除了噪声的数据作为输入变量,用支持向量回归方法建模,并预测未来10年我国能源消费弹性系数变化的规律。实际数据检验表明,该预测方法还是可行的。     

模糊滑模迭代学习控制算法在液压系统中应用

普通比例(P, Proportion)和比例微分(PD, Proportion and Differential)迭 代学习控制(ILC, Iterative Learning Control)算法在液压位置伺服系统中收敛速度比较 慢,很难在实际中应用.为了提高ILC算法的收敛速度,将滑模控制算法引入ILC,提出模糊 滑模迭代学习控制(FSMILC, Fuzzy Sliding Mode Iterative Learning Control)算法,利 用滑模控制响应快的优点来加速ILC的收敛速度,利用模糊控制来减小滑模控制所引起的抖 动问题.FSMILC算法的实质是以系统的滑模函数作为模糊控制器的输入,以模糊控制器的输 出作为ILC的控制增量.通过仿真可以看出,FSMILC算法能够实现系统快速收敛,相对于P型 和PD型具有明显优势.