面向智能感知的小样本学习研究综述

小样本学习指只利用目标类别的少量监督信息来训练机器学习模型。由于其实用价值，学术界和工业界提出很多针对该问题的解决方案，但是目前国内缺少该问题的综述。本文对国内外学者提出的小样本学习算法及基于小样本学习的目标检测算法进行了系统的总结和探索。首先，给出了小样本学习的问题定义，列举其与其他一些经典的机器学习问题之间的联系，同时从理论上阐述小样本学习问题面临的挑战；接着，对基于小样本学习的图像分类进行了概述，并对其中代表性的工作进行介绍与分析；在此基础上，重点针对基于小样本学习的目标检测，特别是零样本条件下的目标检测问题，详细介绍和分析了现有的研究工作；最后，立足于现有方法的优缺点，从问题设定、理论研究、实现技术以及应用场景等几个方面对小样本学习的未来发展进行了展望，期望为该领域后续的研究工作提供启示。     

非对称机动能力多无人机智能协同攻防对抗

协同攻防对抗是未来军用无人机的重要作战场景。针对不同机动能力无人机群体间的攻防对抗问题，建立了多无人机协同攻防演化模型，基于多智能体强化学习理论，研究了多无人机协同攻防的自主决策方法，提出了基于执行-评判（Actor-Critic）算法的集中式评判和分布式执行的算法结构，保证算法稳定收敛的同时，提升执行效率。无人机的评判模块使用全局信息评价决策优劣引导策略学习，而执行时只需要依赖局部感知信息进行自主决策，提高了多机攻防对抗的效能。仿真结果表明，所提的多无人机强化学习方法具备较强的自进化属性，赋予了无人机一定智能，即稳定的自主学习能力，通过不断演化，能自主学习提升协同对抗的决策效能。     

基于卷积神经网络的局部图像特征描述符算法

为提升基于图像序列三维重建的速度,解决传统局部特征描述符算法提取速度慢的问题,设计了一种基于深度学习的局部特征描述符网络。利用特征描述符网络实现对图像特征点的特征提取,结合本文采用的欧氏距离匹配准则,实现了对不同图像间特征点的匹配。算法对MVS数据集进行了验证,实验结果表明:提出的局部特征描述符算法实现了对图像特征点特征的快速准确的提取、匹配,与传统特征描述符算法相比,特征提取时间缩短了50%以上,特征点的匹配时间缩短了60%以上。相对于本算法中复杂结构的特征描述符网络,结构简单的泛化性更好,可拓展到航天领域的三维重建中。     

小推力转移燃料消耗估计的机器学习方法

深空探测任务设计初段往往需要求解复杂的全局优化问题。小推力轨迹的设计与优化问题精确求解较为复杂,求解速度较慢。由于计算能力与时间要求,不可能在全局优化的过程中对每一个方案都进行精确的小推力数值求解,所以在全局优化阶段需要对小推力转移进行快速准确地估计。采用机器学习的方法,对燃料最优小推力转移的燃料消耗进行了估计,其结果明显优于目前最为常用的Lambert估计方法。根据轨道描述方法的不同以及是否带有Lambert估计特征,采用不同的特征组合进行机器学习,分析结果发现带有Lambert估计特征的春分点轨道根数的特征组合为较好的机器学习特征组合。可为未来深空探测任务轨道设计提供参考。     

航天器椭圆轨道自主交会的自适应学习控制策略

 提出了一种在缺少绝对轨道信息时的航天器椭圆轨道自主交会方法。利用Lawden方程描述椭圆轨道下的两星相对运动关系,并将方程中的时变参数单独归类。在假设这些时变参数无法得到的情况下,采用Lyapunov方法设计了椭圆轨道下自主交会的参数估计规则和自适应学习控制律。仿真结果表明,在只有相对状态信息的情况下,估计参数有效地跟踪了真实参数的变化,所设计的控制律能够实现椭圆轨道下航天器的自主交会。     

An inverse design method for supercritical airfoil based on conditional generative models

Inverse design has long been an efficient and powerful design tool in the aircraft industry.In this paper, a novel inverse design method for supercritical airfoils is proposed based on generative models in deep learning. A Conditional Variational Auto Encoder(CVAE) and an integrated generative network CVAE-GAN that combines the CVAE with the Wasserstein Generative Adversarial Networks(WGAN), are conducted as generative models. They are used to generate target wall Mach distributions for the inve...     

基于偏差自适应学习的多传感器信息融合机动目标跟踪

为了保证精确打击机动目标,导弹可以采用主/被动雷达切换探测目标。考虑到作战的隐蔽性和生存性,提出基于多传感器信息融合的被动优先跟踪方法:跟踪开始时,令主/被动雷达同时对目标进行探测和跟踪,将二者的信息进行融合,同时自适应地学习融合结果与二者信息的偏差,经过一段时间学习,融合偏差稳定,此时令主动雷达停止工作,由被动雷达单独工作,而目标的运动信息则由被动雷达的信息和学习得到的融合偏差合成。如果目标机动较大,则定期令主动雷达工作以进一步修正融合偏差。该方法既保证了跟踪的精度,同时又减少了主动雷达的工作时间,从而提高了作战的隐蔽性和生存性。将该方法应用于导弹的目标跟踪,仿真结果表明该方法有效。     

基于网络平台的大学英语自主学习现状与对策研究

基于网络平台的大学英语自主学习对大学英语教学产生了积极的影响。通过问卷调查发现,存在着学习目标不明确、学习内容不系统、自我监控能力较差等问题。应通过加强对学生自主学习策略的培养,落实学生的主体地位,加强网络监控来提高自主学习的效率。     

基于深度学习的单排孔气膜冷却性能预测

气膜冷却是增强涡轮叶片的高温耐受力,间接提高涡轮进口温度的有效手段之一。目前气膜冷却孔布局的主流设计方法是先通过计算流体力学（CFD）筛选和优化初始方案,再进行模型实验。这种方法设计周期长,时间成本高。传统上用于快速评估冷却效率的经验公式法存在函数形式复杂,拟合精度有限,参数适用范围较窄等问题。因此基于深度学习原理,设计了一种基于多层感知器模型（MLP）的深度神经网络,建立了绝热气膜冷却效率的预测模型。使用CFD数据训练网络,结果表明：深度学习模型在训练集和验证集上具有大于0.95的拟合度,在测试集上具有大于0.99的拟合度,可以较好地识别数据集中的抽象特征,具有较高的精度和较好的泛化能力。此外,在满足精度要求的前提下,一个完成训练的深度学习模型能够有效减少预测耗时,提高预测效率,在快速评估冷却布局性能方面具有较好的应用前景。     

未来智能空战发展综述

随着装备战斗力生成模式逐渐向机械化、信息化、智能化"三化融合"发展演变,未来航空主战装备的定位、形态及运用将可能发生根本性变革。为应对新时期空战任务所面临的环境高复杂性、博弈强对抗性、响应高实时性、信息不完整性、边界不确定性等一系列挑战,交叉融合人工智能理论与空战对抗技术,研发智能空战系统,将有望在下一代无人制空装备谱系中构建不对称"智能代差",成为制胜未来空天战场的核心关键。本文完整梳理了智能空战研究的发展脉络,总结了以专家机动逻辑、自动规则生成、规则演进、机器学习等方法为代表的智能空战基础理论。从体系、应用及技术视角全面剖析了智能空战的发展趋势,以智能空战的不确定性、安全性、解释性、迁移性、协同性为切入点阐述了智能空战应用落地的若干问题,以期为未来智能空战技术研究勾勒出一条新的探索路径,为人工智能理论与航空科学技术的跨领域交叉融合提供新的发展思路。