基于前向神经网络的非线性平滑滤波器设计研究

文章阐述了基于前向神经网络的非线性平滑滤波器的设计问题，分析了上述平滑滤波器的存在性及其滤波误差方差的组成，给出了有限观测序列下网络学习的性能指标，由此提出了一种次优网络学习算法，它具有很好的抑制白噪声能力。     

基于跨模态近邻损失的可视-红外行人重识别

可视-红外跨模态行人重识别任务的目标是给定一个模态的特定人员图像,在其他不同模态摄像机所拍摄的图像集中进行检索,找出相同人员对应的图像。由于成像方式不同,不同模态的图像之间存在明显的模态差异。为此,从度量学习的角度出发,对损失函数进行改进以获取具有更加辨别性的信息。对图像特征内聚性进行理论分析,并在此基础上提出一种基于内聚性分析和跨模态近邻损失函数的重识别方法,以加强不同模态样本的内聚性。将跨模态困难样本的相似性度量问题转化为跨模态最近邻样本对和同模态样本对的相似性度量,使得网络对模态内聚性的优化更加高效和稳定。对所提方法在全局特征表示的基线网络和部分特征表示的基线网络上进行实验验证结果表明：所提方法对可视-红外行人重识别的预测结果相较于基线方法,平均准确度最高可提升8.44%,证明了方法在不同网络架构中的通用性;同时,以较小的模型复杂度和较低的计算量为代价,实现了可靠的跨模态行人重识别结果。     

多媒体教学与高职生自主学习能力培养模式

根据新生自主学习能力问卷调查结果,以建构主义为理论依据,探索在多媒体技术手段下培养和切实提高高职学生英语自主学习能力的模式。     

基于航天器控制语言的东三平台卫星遥控作业设计与实现

针对东三平台卫星的飞行任务要求,分析了地面测控系统和卫星飞行程序,提出了遥控作业的数据接口及设计原则,并通过作业例程验证了该设计方法。利用该方法设计的系列遥控作业目前已应用在东三平台卫星的测控工程中。     

超高速碰撞碎片云质量分布快速预测技术

在航天器防护构型设计中,快速预测空间碎片超高速碰撞防护屏产生碎片云的质量分布及其变化规律具有重要意义。本文初步探索了采用深度学习方法预测超高速碰撞碎片云的二维质量分布及其变化过程。训练数据来自约2000个弹丸（铝球）超高速正碰撞靶板（铝板）的光滑粒子流体动力学数值模拟结果,共考虑4个变量（弹丸速度范围3～8 km/s、弹丸半径范围2～8 mm、靶板厚度范围1～4 mm以及观测时间范围1～12 μs）。系统比较了反卷积模型和多层感知机两种模型的预测效果,重点考察了模型的外推能力（应用于训练参数范围之外）。研究结果表明:在训练参数范围内两种模型的预测精度都很高;反卷积模型能够捕捉到碎片云质量分布的颗粒特征,但外推能力较差;多层感知机模型将碎片云中的质量进行了局部均匀化处理,具有较强的外推能力;多层感知机模型通过学习1～12 μs的碎片云质量分布,能够以一定精度预测24 μs时刻的质量分布;反卷积模型的预测时间为毫秒量级,多层感知机模型的预测时间为秒量级。     

基于多智能体混合学习的多星协同动态任务规划算法(英文)

针对多星协同动态任务规划问题,以往多采用基于启发式的重规划算法,但是由于启发式策略依赖于具体任务,使得优化性受到影响。注意到协同规划的历史信息对后续协同规划的影响,本文提出了一种基于策略迭代的多智能体强化学习和迁移学习的混合学习算法求解该问题近似最优策略。本文的多智能体强化学习方法利用神经网络描述各颗卫星的强化学习策略,通过协同进化的方法迭代搜索具有最优拓扑结构和连接权重的策略神经网络个体。针对随机出现的观测任务请求导致历史学习策略失效,通过迁移学习将历史学习策略转换为当前初始策略,保证规划质量前提下加快多星协同任务规划速度。仿真实验及分析结果表明本文算法对动态随机出现的任务请求有良好的适应性。     

英汉语言文化与对比

语言是文化的重要载体。语言与文化的关系是当今公认的外语教学中值得研究的学科。因此，学习和运用外语必须了解与这种外语密切关系的文化。如果掌握语法知识有助于保证所造的外语句子结构正确，那么熟悉有关文化知识则有助于保证使用外语的得当。     

高职学生英语学习焦虑与阅读成绩的相关研究

文章通过问卷调查，利用描述性统计和皮尔逊相关系数分析，探讨高职学生的英语学习焦虑与阅读成绩之间的关系，研究结果表明高职学生的英语学习焦虑与阅读成绩呈显著性负相关，由此挖掘出高职学生英语学习焦虑的根源，并提出一些缓解策略。     

多节点探测器软着陆的路径规划方法

面向小行星探测任务的需要,柔性连接的多节点深空探测器是针对单节点探测器着陆易倾覆或反弹等问题的一种解决方案.基于此构建了一种采用柔性连接的三节点探测器并对其软着陆情况进行建模,提出了带自注意力机制的多任务深度强化学习方法.各节点以探测器主体为参照物描述自身状态,节点之间通过联合学习来提高各自对复杂环境的适应能力;在对探...