基于机器学习的卫星姿态控制律设计

传统的优化算法只能针对给定控制律的指定参数进行优化.机器学习的方法,不仅进化参数,而且可以按给定准则进化出卫星姿态控制律表达式.建立卫星姿态动力学模型及敏感器和执行机构的原理与误差模型,构成含噪声的单自由度的闭环数字仿真系统.统计一段时间内仿真结果的姿态精度和稳定度作为该控制律的适应度函数.针对姿态控制律选定合适的函数...     

When gestures show us the way: Co-thought gestures selectively facilitate navigation and spatial memory

How does gesturing during route learning relate to subsequent spatial performance? We examined the relationship between gestures produced spontaneously while studying route directions and spatial representations of the navigated environment. Participants studied route directions, then navigated those routes from memory in a virtual environment, and finally had their memory of the environment assessed. We found that, for navigators with low spatial perspective-taking performance on the Spatial Orientation Test, more gesturing from a survey perspective predicted more accurate memory following navigation. Thus, co-thought gestures accompanying route learning relate to performance selectively, depending on the gesturers’ spatial ability and the perspective of their gestures. Survey gestures may help some individuals visualize an overall route that they can retain in memory.     

航空发动机传感器信号重构的K-ELM方法

针对航空发动机传感器信号重构,提出了评价核极限学习机（K ELM）模型性能的一种快速留一交叉验证方法.结果表明:该方法可以避免原始的留一验证方法N次模型的显式训练,将计算复杂度降低为原来的1/N（N为样本数目）.该算法可以快速准确评价核极限学习机的性能,为核极限学习机确定最优的核参数.      

基于Kriging模型和遗传算法的齿轮修形减振优化

针对齿轮修形优化时计算啮合刚度计算量大、计算精度低、操作繁琐等问题,提出一种基于Kriging模型和遗传算法的齿轮减振修形优化算法.以典型直齿轮传动为例开展齿轮修形优化,通过拉丁抽样建立Kriging模型,解决齿轮修形优化的多响应和隐式函数的问题,通过Kriging预测的啮合刚度与有限元法的对比可知,时变啮合刚度函数各参数的误差最大值为7.79×10-5,1.20×10-3及1.30×10-4,验证了Kriging多响应预测啮合刚度函数的精确性.将Kriging预测函数代入直齿轮啮合传动的动力学微分方程,采用遗传优化算法时将齿轮动态传动误差响应波动最小作为优化目标,得到最优的齿轮修形参数.算例表明:相比于ISO(International Standardization Organization)修形和未修形的齿轮,该算法的减振效果最好,验证了基于遗传算法与Kriging模型对齿轮进行修形优化的正确性、高效性.相比于直接采用有限元法进行齿轮修形优化,该算法计算时间由26.91d减小为2.24h,证明了该算法计算效率的优越性.      

PTNet：一种面向加密流量分类的半监督并行Transformer网络

随着网络加密协议的广泛使用,传统的网络流量分类技术面临很大的挑战。目前的方法具有以下局限性：一是模型高度依赖深度特征,这要求有标注训练数据集的规模足够大,否则模型难以在新的数据上进行泛化;二是模型仅专注于流量的一个模态特征,不同类别流量的同一模态的特征区分度可能不够明显。针对这些问题,本文提出了一种基于深度学习的加密流量分类模型Parallel Transformer Net（并行转换网络,PTNet）。该模型基于预训练-微调的半监督思想,充分利用网络中大量无标签流量数据进行预训练,然后在少量有标签数据的基础上进行微调。此外,该模型并行提取了载荷和包长序列两个模态的流量特征,进行多模态的特征融合,并在三种不同的流量分类任务与相应的数据集（Android、USTC-TFC和CSTNET-TLS1.3,均为公开的数据集）上都表现出很好的效果,分类准确率分别达到95%、98%和97%。     

基于三维卷积残差网络的无人机高光谱岩性分类

岩性识别和分类是地质学、资源勘查等不可或缺的环节,高光谱遥感的兴起为岩性识别提供新的思路。利用机器学习挖掘岩石高光谱图像中的信息从而准确识别岩性,这具有重要的应用价值。目前用机器学习的方法实现岩石的高光谱影像分类研究中,缺少对空间和光谱信息的充分利用,因此本文使用了一种加入注意力机制的三维卷积残差网络结构,能够有效提取岩石高光谱图像的空间、光谱特征以及空谱联合特征。本实验利用无人机搭载高光谱传感器采集了10种不同类型的岩石样本影像,应用该算法对岩石高光谱图像进行分类。实验结果表明：该算法与传统机器学习算法SVM、RF和深度学习算法ResNet、3D CNN和SSRN相比具有更高的精度。     

有源电磁超构表面应用综述

电磁超构表面具有卓越的电磁波人工控制能力,可应用于透射、反射、衍射等多种情况,因此,超构表面在基础光学和电磁调控领域中的具有巨大的应用潜力及前景。将有源元件引入电磁超构表面是开发下一代平面光学组件和电磁器件的关键步骤。在过去的几年里,许多研究者尝试开发基于各种新型活性材料和可调谐机制的超构表面器件,使之具有动态调控功能的光学特性（如振幅、相位、偏振、空间、时间响应）及器件功能（如光束转向、动态聚焦、可调谐滤波器、动态全息图等）。这些有源超构表面在实际应用中显示出巨大的前景,但仍存在重大挑战。本文主要讨论了基于有源电磁超构表面的若干潜在应用、新兴技术和研究方向。     

基于深度迁移学习的航天器故障诊断

随着航天科技的发展,智能故障诊断技术是确保航天器控制系统安全、自主运行的关键技术之一.由于在轨航天器遥测数据样本少、噪声高、未标记,因此缺乏自适应能力、学习能力的传统故障诊断方法难以准确诊断在轨航天器故障.本文针对上述问题提出一种基于深度迁移学习的航天器故障诊断方法,为在轨航天器实时故障诊断提供了可行方法.首先,对航天...     

基于智能复合结构的可靠性分布模式自动识别

 采用Vor onoi 向量对SOM 网络算法进行了改进, 提高了学习收敛速度。通过提取数据的统计特征,建立了可靠性分布模式自动识别样本。提出的智能自动识别模型分两层, 在SOM 网络层对概率分布模式进行自动聚类, 在支持向量机层对各聚类组进行分类学习和识别, 获得识别模型的双层记忆权值。最后采用模型对常用可靠性分布模式进行了自动识别研究。测试结果表明, 建立的可靠性分布模式自动识别模型是可行、有效的。     

基于非线性预测的逆传播神经网络算法优化策略研究

逆传播神经网络算法是人工神经网络用于非线性预测的主要学习算法。它具有思路清晰，结构严谨，操作性强等特点，但同时也存在预测精度低，收敛速度慢等问题，本文从神经网络模型的结构出发，对学习算法提出了一系列改进和优化措施，以加快网络的学习速度，并增加模型的稳定性。