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251.
基于强化学习的避扰通信,由于需要不断地与环境交互从中学习到最优决策,其决策网络的训练时间受环境反馈速率的约束,通常耗时严重。针对这一问题,提出了一种离线式训练方法。构建出一种频谱虚拟环境生成器,可以快速生成大量的逼真合成频谱瀑布图,用于避扰通信决策网络训练。由于所提方法脱离真实环境反馈,形成离线式训练,进而显著提高模型训练效率。实验结果表明:与实时在线训练方法比较,所提离线式训练方法的训练时间可以减少50%以上。 相似文献
252.
美军现役部队分为陆军、空 军和海军三个军种,分属陆军部、 空军部和海军部领导。 1.陆军编制 陆军部队分为诸兵种合成军团 (兵团)和独立的军种部队(分队)。 集团军群是美军在战时才设 立的合成军团,平时不设这一级 部队。战时设立的数量根据战区 作战任务、作战范围而定。美军在 第二二次世界大战中曾组建过3个集团军群,在欧洲作战的第12集团军群编有4个集团军。集团军是美军实施战役作战的基本军团,其编制不固定,通常辖3个军、9至15个师以及战斗支援和勤务支援部队。 军是美军陆军中负有战斗、支援、后勤保障职责的最… 相似文献
253.
254.
255.
应用快速多分类SVM的航空发动机故障诊断方法 总被引:2,自引:4,他引:2
提出了一种新的快速多分类SVM算法,用于解决大样本情况下航空发动机的多类故障诊断问题。首先,选用层次支持向量机(H-SVM)来实现多类分类,用各类数据中心代表该类数据,通过自组织特征映射神经网络(SOFM)进行聚类,把类中心之间距离较近的数据归为同一个子类进行训练,得到H-SVM层次结构。其次,在训练H-SVM中的二元分类器时,应用相对边界向量(RBV)代替全部训练样本,在保持分类精度几乎不变的条件下大幅度减少了训练样本数,使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短。在分类数据混迭较为严重的情况下,新算法先剔除混迭的异类数据,再计算RBV,并且把与计算的RBV距离小于一定数值的样本都选择来训练SVM,保证了RBV的合理性,防止了关键数据的丢失,有效提高了分类精度。针对一个航空涡喷发动机5类复合故障的分类进行了实例仿真,总的故障分类正确率达到91.2%,二元SVM的训练时间最多只有原来的16.20%;当训练样本总数达到7500的大规模情况下,根据本算法,约减后的样本数量只有原来的3.05%。仿真结果表明,提出的算法有效、可靠,容易实现。 相似文献
256.
257.
针对超临界翼型气动修型策略的强化学习 总被引:1,自引:0,他引:1
强化学习是一类用于学习策略的机器学习方法,通过模拟人的学习过程,与所处环境不断交互来学习动作策略,用以获得最大累积回报。以设计师在翼型气动设计中的增量修型过程为例,给出强化学习在气动优化设计中的要素定义和具体算法的实现。研究了预训练中选择不同示例对预训练和强化学习结果的影响,并将强化学习得到的策略模型在其他环境中进行了迁移测试验证。结果表明,合理的预训练能够有效提高强化学习的效率和最终策略的鲁棒性,且所形成的策略模型具有较好的迁移能力。 相似文献
258.
利用示差扫描量热法(DSC)研究了TiNiCu双向记忆弹簧训练过程中热机械训练及退火对合金相变特征的影响。结果表明,训练前升温时,DSC曲线表现出的吸热峰由多个小峰组成,随着训练次数的增加,峰的个数减少,具有稳定双向记忆效应的试样中,升温时只出现一个锐利的峰。这是因为在训练过程中引入特定取向的位错,产生一定的应力场,使得马氏体变体的取向比较一致,相变点基本相同所致。由于位错的引入,引起相变点As和Af下降。训练不同次数的样品400℃退火后,由多个小峰组成的吸热峰合并为一个峰,这是由退火导致热机械训练诱发特定取向的位错恢复引起的。 相似文献
259.
260.
针对航空发动机性能与寿命的矛盾,提出了增加战斗/训练控制功能的方案。研究了控制原理,在保持原低压压气机转速n1为常数的调节规律基础上,增加了保持排气温度T4^*为常数的控制。在战斗时,发动机的排气温度保持在较高水平,以发挥出较大推力;在训练时,发动机工作在一个较低的温度水平,减小工作负荷,以延长机件寿命。为此还计算了战斗、训练及原机状态的发动机特性。研制出控制装置并加装于发动机上,结果表明加装战斗/训练状态的控制装置是可行的。 相似文献