航空发动机模型参考模糊自学习控制

模型参考模糊自学习控制方法利用一个参考模型作为被控对象的输出性能要求，并且根据参考模型的输出和实际对象的输出间的误差，经过一个逆模糊模型学习产生模糊控制系统的控制规则。本文基于该方法离线构造了某型发动机的模糊控制器，并在发动机的其它状态及飞行包线的其它点进行在线学习校正，以得到期望的性能。仿真结果表明用该方法设计的模糊控制系统获得了满意的控制效果。     

一种基于遗传算法的机器人补偿学习控制方法

机器人建模的不精确性以及一些扰动的存在给机器人控制增加了相当大的难度。针时这一问题，本文以PUMA560机器人为被控对象，给出了一种PUMA560机器人动力学模型的简化形式，采用PD控制的计算力矩法，得到了机器人的闭环动态误差方程，在此基础上设计了机器人的控制器结构，提出了一种新的基于遗传算法(Genetic algorithm，GA)的机器人补偿学习控制方法。将GA与计算力矩法相结合，利用进化学习来消除机器人中不确定因素的影响，实现时机器人轨迹跟踪的良好控制。最后给出了这种控制的仿真结果，验证了该方法的有效性。     

内圣外王

内圣是人格主体在德、能、学三个基本方面的自我修养,其至高境界是"极高明而道中庸";外王则是指卓越的"治平"社会功德.内圣是外王的前提和基础,外王是内圣的实践归宿和社会价值体现.内圣外王具有道德的、政治的和学术的三重理想人格涵义.内圣外王人格论的思想理论基础是传统的民本思想、"人贵论"和"人性论".     

对抗黑盒攻击的混合对抗性训练防御策略研究

随着深度学习模型在无人驾驶等安全敏感性任务中的广泛应用,围绕深度模型展开的攻防逐渐成为机器学习研究的热点。黑盒攻击是一种典型的攻击场景,在攻击者不知道模型具体使用结构和参数等情况下仍能进行有效攻击,是现实场景中最常用的攻击方法。因此,分析深度学习模型的脆弱性并设计出更加鲁棒的模型来对抗黑盒攻击成为迫切需要。而传统基于单模型的单强度和多强度对抗性训练方法,在抵御黑盒攻击时性能十分有限;基于多模型的集成对抗性训练方法在抵御高强度、多样化攻击样本效果也不理想。本文提出一种基于贪婪强度搜索的混合对抗性训练方法,实验结果表明,所提出的混合对抗性训练能够有效抵御多样化的黑盒攻击,性能优于传统的集成对抗性训练。     

FL-7风洞M数的模糊控制方法

FL 7风洞是以三台航空发动机为动力的跨音速风洞 ,通过调节发动机转速、柔壁及旁路活门开度来实现对M数的控制。影响M数的因素较多 ,很难建立精确的数学模型 ,为了提高M数控制速度和精度 ,在新改造的FL 7风洞测控系统中 ,采用了模糊控制、自学习等控制策略 ,取得了良好的效果。笔者对控制方法和控制规则作了介绍。     

大学英语课堂中互动式教学模式的创建

培养创新精神和实践能力是素质教育的重点。如何在学科教学中培养创新能力已成为当前教育教学研究的热点问题。结合英语教学的实践,就教学中如何构建＂互动式＂教学模式进行了探讨。     

基于轻量级卷积神经网络的人证比对

在证件审核场景中,常规的深度学习人脸识别方法人证比对精度低且在嵌入式设备运行效率差。为解决上述问题,本文提出了改进的轻量级卷积神经网络Lightnet,并采用了迁移学习方法。Lightnet是结合深度可分离卷积、线性瓶颈结构和注意力模块构成的轻量级卷积神经网络模块,引入附加角度裕量的损失函数AM-Softmax监督训练后,网络模型能够保持较高的验证精度,并有效解决标准卷积神经网络参数冗余、计算量大的问题。迁移学习通过冻结预训练模型的卷积层权重,并在自制的人证数据集微调,提高了网络模型的人证场景的识别性能。实验结果表明,所设计的轻量级人证比对算法在验证精度、参数量以及运行效率等方面取得了很好的效果,且对生活场景有较好的鲁棒性。     

基于示范主动采样的行为克隆方法

深度强化学习在学习过程中需要与环境进行大量的交互,训练效率低下。模仿学习通过从专家示范中学习,可以有效地应对这一挑战,但是需要收集大量的专家示范轨迹,在复杂任务中往往导致高昂的示范代价。本文提出一种基于主动学习的行为克隆算法,通过主动挑选示范起始状态来减小示范代价。该方法基于不确定性采样和不相似性采样两种策略,从状态候选集中挑选最有价值的状态作为起始状态,然后向专家查询固定长度的示范轨迹,希望从尽可能少的示范中学习出有效策略。在多个不同任务上的实验表明,本文方法可以用更少的示范轨迹进行行为克隆,降低了强化学习中的专家示范代价。     

RBFE人工神经网络在四组分络合滴定中的应用

本文用非线性的方法来解决多组分金属离子体系同时测定的问题。在此我们用MATLABv5 .3编写了BP网络和RBFE网络并比较了它们在校正时的情况 ,发现在此体系中RBFE网络优于BP网络。络合滴定是在不加缓冲液的情况下直接滴加入EGTA ,并讨论了滴定体积V与溶液的pH值和溶液中金属离子的初始浓度C0M之间的关系 .最后 ,我们将RBFE网络应用于四组分金属离子CuZnPbCd的同时测定     

一种基于多支持向量机的增量式并行训练算法

为了改进传统算法,利用支持向量的特性,提出了一种基于多支持向量机的增量式并行训练算法(PMSVM)。选择对分类超平面有影响的样本点作为支持向量,以增加单个分类器的训练时间为代价换取整体训练和分类的精度。考虑到训练样本的分布对最终结果的影响,加入反馈向量进行适当的重复训练,以调整各分类器的学习性能。通过在测试数据集上进行的实验表明,该算法与批学习增量BSVM算法相比,在提高训练效率和分类精度的前提下,大大降低了训练时间。