黑板框架的知识表达方法

本文介绍了黑板框架知识表达方法的设计思想和技术。黑板框架是由框架、知识源和黑板模型组成,是产生式规则、谓词、框架等多种知识表达功能的组合形式,它将知识表达和知识处理结合成一体,既能表达静态的知识,又能表达动态的知识;既能方便地表达断言性知识,又能自然地表达结构性知识。表达功能强、灵活性大;方便知识调度,加快推理速度,提高推理效率;方便知识获取并有利于机器学习。 黑板框架是一种能表达特定领域复杂知识结构的良好的方法,具有表达充分、推理充分、推理效率和获取效率高的特点。 文中还对目前各种知识表达方法进行了评价,对黑板模型、知识源、黑板框架的概念进行了描述,并对黑板框架给出了严格的BNF定义。 黑板框架的知识表达方法,已在医学专家系统开发工具BFBEST中获得了成功的应用,并取得满意的效果。     

空间小推力轨道最优Bang-Bang控制的两类延拓解法综述

介绍了空间小推力轨道优化问题中的最优Bang-Bang控制问题,对两类延拓解法给出了描述:第一类解法首先求解能量最优解,然后采用能量–燃耗同伦得到最优Bang-Bang控制;第二类解法引入推力开关切换准则,以双脉冲解作为初解,通过参数延拓得到最优Bang-Bang控制。对两类延拓解法进行了比较,指出了各自的优势与特点。对延拓方法应用于求解更加复杂的小推力轨道设计问题进行了展望,提出了包含初解、延拓与拼接三要素的人工智能轨道优化概念。     

基于GAN网络的红外图像生成技术

当将人工智能技术应用于军事领域中的目标识别任务时,针对由红外图片采集的局限性而造成的训练数据不足的问题,提出了基于生成对抗网络以生成红外图像的方法,实现了数据集的扩充。对基本的生成对抗网络进行了改进,将网络的输入由随机噪声变为真实图片,使之实现了图片到图片的风格转换,即彩色图片转变为红外图片。经过网络模型的搭建和训练,实验结果表明,该方法能够有效生成清晰和高质量的红外图片,解决了由红外数据不足而造成的网络训练不充分的问题。     

小波分析和人工神经网络在金属超声无损检测缺陷分类中的应用

基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点，对高温合金材料超声检测信号的小波变换进行了特征分析，提取了各级小波分解信号的能量分布特征，最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类，实验表明，这种方法具有良好效果。     

航空薄壁结构有限元建模的智能化求解模型研究

介绍了利用CAD、网络自动剖分和人工智能技术相结合进行航空薄壁结构有限元建模的问题求解框架，着重论述了建模过程中模型演变的四个不同阶段的任务，提出了适应于建模各阶段的整体式知识表达模型，并对采用黑板机制来组织知识推理和算法任务调度的过程求解模型做了描述。该问题求解框架有助于构造高效实用的复杂薄壁结构有限元建模专家系统。     

飞行器智能设计愿景与关键问题

未来飞行器正朝着多元化、无人化和智能化的方向发展,高超声速、超隐身和变体等新型飞行器不断涌现。而传统飞行器解耦分拆的设计方法越来越难以满足未来飞行器综合性能全面提升的要求,只有通过整体化设计才能充分发掘飞行器的潜能。通过分析传统飞行器设计中存在的问题,提出满足全生命周期要求的飞行器智能设计体系理念,利用知识库的构建将智能赋予飞行器平台系统设计、制造生产和运维这3个阶段,并通过数字孪生技术进行飞行器全生命周期的仿真、分析和预测,以对飞行器设计、运行等数据进行更新,使该体系形成闭环。就飞行器智能设计体系中需要的关键技术及涉及的科学问题等进行了讨论,并给出了未来发展方向以供参考。     

基于室内无线模型的穿墙损耗校正

K-M（Keenan-Motley）模型将单墙固定损耗值相加来计算室内无线信号穿透多墙的总损耗值,存在较大误差。针对该问题选取多种室内场景分别进行连续波（Continuous Wave,CW）测试,对无线信号穿墙损耗的影响因素和变化规律进行分析,提出了一种基于人工神经网络的室内无线模型穿墙损耗校正方法,对预处理后的测试数据进行训练并建立预测模型。经验证该预测模型符合校正判别准则,在实际场景下具有良好的预测准确度。     

基于人工智能技术的雷达目标检测

强杂波背景下的目标检测是各国争相研究的热点,传统的雷达目标检测技术无法实现,人工智能技术的出现,其在目标识别和特征提取方面的独特优势,使得强杂波背景下的目标检测成为可能,利用人工智能神经网络的强大非线性预测能力对海杂波的非线性动力方程进行逼近,实现了对海杂波的非线性预测,提出了一种基于神经网络技术的强海杂波背景下的脉冲多普勒雷达导引头小目标检测方法,使得强海杂波背景下的目标检测能力有2 dB到6 dB的提升。     

CROMEMCO LISP符号微分程序系统

本文说明了符号微分程序系统的一些特征、功能、设计思想和程序设计技术。 该系统是使用人工智能专用语言LISP写成的,并且已经在CROMEMCO系统Ⅲ微型计算机上正确地运行。文中还给出了在该机器上求出的一些复杂函数的符号微分实例。     

多航天器协同探测效能影响参数不确定性分析

为解决传统基于蒙特卡洛仿真的探测效能不确定性分析评价方法中时间效率低,参数关系映射单一的问题,提出一种基于神经网络的不确定性分析方法,利用人工神经网络在拟合回归分析上的非线性特性,设计了能够替代复杂系统的神经网络结构,能够通过少量仿真计算结果作为训练样本实现模型的收敛并能有效反映被替代系统的原有特性。选择以一个多航天器的天文观测任务作为典型用例,建立了仿真分析模型,并与蒙特卡洛仿真方法结果进行了对比,验证了此方法的准确性和计算效率。