基于等级状态方法的 军校本科学员学习能力评价模型

文章以等级状态方法为依托,构建军校本科学员学习能力评价指标体系,优选数据采集的方法途径,创建 数学模型,并进行实证分析,验证整套评价系统是比较客观的,具有推广应用价值。     

基于优化字典学习算法的压缩数据收集

为了提高压缩数据收集对多样化传感数据的适应能力,同时抑制环境噪声对数据收集精度的影响,提出了一种优化字典学习算法来构造压缩数据收集中的稀疏字典。理论分析表明在压缩数据收集中由环境噪声导致的数据收集误差和稀疏字典的自相干程度正相关。为此在字典学习的过程中引入了自相干惩罚项来抑制环境噪声对数据收集精度的影响。该惩罚项还能减少字典学习过程中对训练数据的过拟合,从而进一步提高了该算法的稀疏表示能力。实验表明,该算法的稀疏表示能力高于同类字典学习算法,而且能有效地抑制环境噪声对压缩数据收集精度的影响。      

基于权值分配及多特征表示的在线多示例学习跟踪

针对复杂环境下目标跟踪过程中由于遮挡、目标姿势及光照条件变化引起跟踪漂移的问题,提出一种基于多示例学习（MIL）框架的在线视觉目标跟踪算法。该算法针对多示例跟踪算法采用单一haar-like特征不能准确描述目标外观变化及在学习过程中对样本包中各正负样本示例采用相同权值,忽略不同正负样本示例在学习过程中对包的重要性不同的特点,采用多特征联合表示目标外观构造分类器,通过将多特征互补特性融入在线多示例学习过程中,利用多特征的互补属性建立准确的目标外观模型,克服在线多示例跟踪算法对目标外观变化描述不足的问题;同时,依据不同正负样本示例对样本包的重要程度进行权值分配,提高跟踪精度。实验结果表明,本文跟踪算法对场景光线剧烈变化、遮挡、尺度变化及平面旋转等干扰具有较强的跟踪鲁棒性,通过对不同视频序列进行测试,文中算法在5组测试视频序列上的平均中心位置误差远小于对比增量式学习跟踪,仅为10.14像素,其对比算法IVT、MIL和OAB的中心位置误差分别为17.99、20.29和33.64像素。      

失效卫星姿态接管的并行学习合作博弈控制

针对多颗微小卫星合作接管失效卫星姿态运动的问题,研究了考虑微小卫星控制约束的多星合作博弈策略学习与协同控制方法。首先,建立了微小卫星合作博弈模型,给出了能够处理微小卫星控制约束的多星合作博弈帕累托最优策略显式表达式。其次,针对微小卫星合作博弈策略学习需求,通过过去与当前时刻数据的并行使用,设计了基于并行学习的策略迭代方法,该方法放松了神经网络（NN）权值矢量学习对持续激励条件的要求。给出了为确保神经网络权值矢量估值收敛,所使用的过去时刻数据所需满足的条件,并通过Lyapunov方法分析了神经网络权值矢量估计误差的一致最终有界性。之后,采用并行学习策略迭代方法进行了微小卫星合作博弈帕累托最优策略数值解的逼近。所获得的合作博弈策略具有反馈控制形式,在进行神经网络权值矢量学习后,各微小卫星能够通过合作博弈策略的独立计算实现失效卫星姿态运动接管过程中的闭环协同控制。所设计方法避免了传统姿态控制方法所需进行的力矩分配,消除了微小卫星数量对其控制计算复杂度的影响。最后,通过数值仿真对所设计方法的有效性进行了验证。     

基于CNN机翼气动系数预测

随着机器学习的快速发展和其突出的非线性映射能力,越来越多的学者将机器学习方法应用到流体力学领域。为克服传统数学拟合不能很好的解决系统非线性问题,以及现有文献中所提及的一些基于神经网络的气动参数预测方法,需要进行参数化处理而带来的不便,同时为实现多变量多输出气动参数快速预测的目的,基于卷积神经网络考虑机翼变迎角和浮沉建立了一种多变量多输出的机翼气动参数预测模型,实现了机翼气动参数的快速预测。结果表明：所建模型具有较高且稳定的预测精度,并且计算效率较计算流体力学(CFD)提高了40倍。     

基于协同多任务分配的飞机排班模型与算法

航空公司的航班运行一直存在安全与成本的矛盾:既要严格按规定完成飞机例行检修,优先保障运行安全,又要尽可能提高飞机日利用率,以降低运行成本.为此,研究基于协同多任务分配的飞机排班问题.分析例行检修约束,建立最优化飞机日利用率的数学模型,运用分枝定价算法进行求解.分枝定价算法引入检修节点和虚拟飞机节点的定义,将分配的航班飞...     

GA-BP神经网络在航空发动机状态监测中的应用研究

针对航空发动机状态监测问题,引入人工神经网络为发动机复杂非线性系统建立精确模型;选择以GA-BP贝叶斯算法作为神经网络训练算法,建立优化设计近似模型;以发动机排气温度的预测为例,构建了一个GA-BP神经网络对航空发动机状态进行预测。结果表明,GA-BP神经网络收敛速度快,泛化能力强,优于标准BP神经网络,因而为航空发动机状态监测提供了一种有效的方法。     

茶如恩师

茶是个载体,更多的时候是让我们进入一种状态,自在、喜悦、慈悲。对我来说就是,饮茶的过程让我逐渐明白"含与得"的关系这让我的生活变得从容自在起来。通过喝茶,品茶,通过跟茶人一起聊天,我渐渐打造出我想要并且喜欢的状态。     

基于RFG-SVM算法的在线课程学习行为分析

因支持向量机算法对在线课程平台的学习行为分析有误差,提出了一种基于大数据的随机森林模型的特征加权支持向量机RFG-SVM算法,该算法是在传统支持向量机算法上做完善、修改.利用Gini指数对特征变量计算,再计算RF模型分类识别的准确度,获得特征设定权重值,完成权重值在支持向量机的核函数中的计算.实验结果表明,通过对不同学...     

面向天基监视的红外弱小飞行目标识别算法

针对当前红外弱小飞行目标特征不明显、背景干扰大等问题,提出了一种基于深度学习的红外弱小目标识别算法。检测框架以YOLOv4模型为基础,通过使用K-means++算法对训练集的候选框进行聚类处理,在初始大小的选取上放弃随机生成初始点的方式,在样本集里选取某一个样本作为初始中心使锚框（anchor）大小的选取更加合理。在模型结构中引入卷积注意力模块,使算法模型计算资源分配更合理,对红外弱小飞行目标的特征信息更加敏感。改进空间金字塔池化模块,使用平均池化可以更多保留图像的原始信息,降低天基成像中的噪点与坏点的影响。仿真实验表明采用K-means++计算Anchor大小时准确率可以达到80.13%,在加入了SPP和CBAM模块后之后在测试集上算法识别准确率达到了83.3%,经过对模型的修改有效提升了对红外弱小飞行目标识别的准确率。