基于改进Cycle-GAN的光流无监督估计方法CSCD

卷积神经网络为光流的计算提供了一种新的方式,但作为一种数据驱动技术,用于训练网络的大规模光流真值在现实世界中不易获取。为了解决这个弊端,基于Cycle-GAN的循环对抗机制,提出了一种光流无监督估计方法。首先,引入双判别器机制在生成器生成的光流样本的底层和高层特征上进行鉴别,迫使生成器提高光流生成的精度。其次,引入Spynet作为教师网络,在生成器训练前期对其进行指导,防止网络陷入模式崩塌。最后,改进损失函数,提出了光流一致性损失和轮廓一致性损失函数,进一步提升光流估计精度。实验结果表明,与现有的先进算法相比,提出的方法达到与有监督算法相同的精度水平。     

基于终态滑模的机械臂自适应迭代学习控制

针对带未知参数且执行重复任务的机械臂,提出一种自适应迭代学习控制算法。为了克服因重置精度低带来的重置误差,引入了终态滑模和初始状态修正吸引子,实现了跟踪误差在有限时间收敛于0,并通过迭代轴上的自适应算法来调节控制器参数。理论证明了跟踪误差的收敛性和系统中所有信号的有界性,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于RBFNN自适应混合学习算法的航天测控系统任务可靠性分配

为解决执行航天测控任务的各设备存在复杂的时空关联、可视与信息关联等动态约束关系,使得航天测控系统任务可靠性分配建模和分析极其困难,同时模型求解效率低的问题,提出了自适应混合学习算法的径向基神经网络建模方法.算法通过训练样本相关性矩阵的主成分分析确定网络隐含层初始节点数;在此基础上,利用梯度信息衰减因子改进了迭代过程中网络参数的梯度信息计算方式,避免了学习过程早熟的不足,且加快了迭代收敛速度.最后,通过采集航天测控系统输入-输出数据,将自适应混合学习算法应用于参数训练,并给出了具体实现步骤.通过算例仿真,表明算法在解决航天测控系统任务可靠性分配问题时具有较高泛化能力和分配结果稳定等优点.      

锥导乘波体气动代理建模方法研究

传统的气动计算方法计算繁琐、计算效率低,不适应于乘波体多学科设计优化,通过建立气动代理模型可以很好地解决气动计算精度和效率的矛盾.利用面元法进行气动估算,采集了锥导乘波体在设计点、非设计点的气动特性作为训练数据,构建了Kriging和LS-SVM代理模型,对比了两种模型对此高维问题的代理效果.结果表明,Kriging代理模型能更准确地表达锥导乘波体的气动特性,应用代理模型进行优化等工作的计算效率与传统气动计算方法相比有显著的提高.     

基于贝叶斯网的航班过站时间动态估计

一架飞机每天要执行多个航班,从而 形成航班链。前序航班进港后,若估计出飞机在机场的过站时间,后续航班的离港时间便可 较准确给出。文中选取了对航班过站时间影响较为显著的几个因素,运用历史数据,采用最 大似然估计进行贝叶斯网参数学习并获得不同情况下过站时间的估计值。同时,利用贝叶斯 网增量学习的特性,运用航班增量数据基于贝叶斯估计修正贝叶斯网参数,并用新的学习 结果更新过站时间估计值。实验数据表明,所提出的方法能较好地对飞机过站时间进行估计。最后,对影响过站时间的各因素进行了灵敏度分析对比。     

PEPEC对院校飞行英语教学的反拨效应

本文采用访谈、问卷调查和课堂观察方法,以语言测试学和反拨效应理论为基础,以本校PEPEC相关专家、飞行英语教师和2009级飞行学生为研究对象,借鉴和吸取国内外相关领域已有的研究成果,研究了中国民航ICAO英语测试（PEPEC）对院校飞行英语教学和学习的影响,提出了对飞行英语教学的改进对策和建议。     

高职学生自主学习现状的调查与分析

根据课题组对长沙航空职业技术学院学生进行的”高职学生自主学习情况”调查,本文从高职学生自主学习现状出发,通过对相关数据的统计调查,了解学生自主学习状况。通过数据分析和总结,旨在培养学生的学习兴趣并激发学生的学习动机,培养学生的自主学习能力,促进学生在教师指导下主动地、富有个性地学习,使学生真正成为学习的主体,从而提高学习效率。     

基于变换空间近邻图的自助型局部保持投影

局部保持投影(LPP)是一种典型的降维方法,通过保持数据的内在几何结构,LPP能够获得潜在的判别能力.然而,传统LPP的性能取决于人工预定义的近邻图,并且严重依赖于最近邻标准在原始数据空间中的性能.因此本文提出了一种新的降维算法--自助型局部保持投影(sdLPP).该方法首先执行LPP获得投影方向,然后在其变换的空间更新近邻图,并重复LPP.另外,本文还提出了一种改进的拉普拉斯打分(Laplacian score)标准作为算法迭代终止和判别力的参考.最后,在几个公共的UCI和人脸数据集上验证了该方法的有效性.     

基于模糊补偿神经网络辨识器的发动机转速控制系统

提出了一种带模糊补偿的神经网络辨识器,并应用在某型涡扇发动机转速控制系统中。一个动态神经网络用于被控装置的在线辨识,然后根据被控装置的输出和参考模型的响应迭代出控制信号,具有4条简单规则的模糊逻辑块用于提高整个系统的闭环特性。试验结果显示,对比传统的机械-液压式控制器和模拟式电子控制器,提出的控制策略具有更好的瞬变特性及抗干扰特性,同时提高了系统的过渡过程品质,保证了航空发动机对高性能指标和高控制精度的要求。      

多机械手混合位置/力协调学习控制的研究(英文)

研究了多机械手抓持一刚性物体的协调控制。考虑多机械手系统的动态模型不确定性,导出了物体位置的误差方程和内力的误差方程,给出了多机械手的混合位置/力协调学习控制策略,并对学习控制的收敛性进行了讨论。文中提出的控制策略在每次迭代学习后,通过修正系统的控制输入来改善系统的性能。最后,通过两个平面机械手抓持一物体的仿真实验证明了该方法的有效性