基于民机维修文本数据的故障诊断方法

在民航检修与维护过程中积累了大量蕴含丰富故障特征的文本维修记录，然而由于维修文本本身存在复杂性，其还未实现智能诊断，数据利用率低。提出一种不断修正迭代的基于预训练语言模型双向转换器编码表示（BERT）及轻量级梯度提升机（LightGBM）的飞机维修记录的故障原因分析方法，求解文本形式的维修记录中的故障原因，用以辅助维修人员进行正确的维修决策。首先，在基于BERT的故障诊断模型Transformer特征提取架构中引入多头注意力机制，以充分捕捉融合上下文的双向语义、更加关注于重点词汇；其次，为了提高诊断速度减少模型的参数并融合LightGBM模型来实现维修文本的故障原因分类；最后，将改进的模型与其他常用文本分析模型进行对比实验，在基于民机维修文本的故障诊断中该模型的准确率比TextCNN模型、LSTM模型和BiLSTM模型分别提升了38.99%、22.98%和18.16%，且BERT-LightGBM模型比BERT模型诊断速度提升了0.91%。表明所提方法在实现飞机维修文本故障诊断方面的有效性及优越性。     

基于鸽群优化算法的实时避障算法

为保证机器人能安全无碰撞地抵达目标位置，提出一种在改进版圆形扩张（CSE+）法中融合鸽群优化算法的实时避障算法。所提算法引入对障碍物密集程度的判断机制，在障碍分布密集时选择最安全的路径，在障碍物分布稀松的环境中，利用鸽群优化算法在安全范围内寻找下一目标最优位置。此外，还引入了搜索树，可实现死角的检测与避免。仿真结果显示:所提避障算法能提高路径规划的性能，在障碍物分布稀松时效果更加明显，且可实现死角检测并能通过狭长通道。      

一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法

在群智能算法的改进中，常利用优秀个体加速算法收敛，但对其依赖过度会导致种群多样性和算法全局收敛性下降的现象。对此，提出一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法。首先，在个体更新阶段不仅引入优秀个体加速收敛，并且通过普通个体对优秀个体的影响进行适当平衡，因此，优秀个体与普通个体的信息都能得到利用，进而种群多样性和算法全局收敛性得到提升。其次，通过对等级更新参数进行动态优化，加强了种群等级更新机制对算法收敛的促进作用。最后，经过时间复杂度与收敛性分析，证明了改进算法仍具有简单性和全局收敛性。仿真结果表明:所提出的改进算法较其他对比算法在寻优精度、寻优成功率和收敛速度等方面都具有明显优势。      

行星际结构与准平行无碰撞激波的相互作用

应用一维混合模拟方法数值研究了高密度等离子体团和行星际激波与准平行无碰撞激波的相互作用．结果表明，由于推平行无碰撞激波上游的大振幅低频波动的散射，除了在通过激波过渡区时稍有压缩外，等离子体团从激波的上游开始就一直是不断弥散的．行星际激波在向准平行无碰撞激波靠近的过程中，会在其上游产生大振幅的低频波动，同时行星际激波的强度不断增加，最后和准平行无碰撞激波会并成一个新的激波，在新激波前继续有大振幅的低频波动产生     

虚拟现实系统中立体显示算法的研究

实时生成三维立体图形是虚拟现实(VR)的一项核心技术.文中对基于投影变换的立体显示算法、基于相关性理论的立体显示算法以及基于计算机生成全息的立体显示算法等进行了研究.     

移动机器人在部分未知环境中作业的定位算法

通过对移动机器人在部分未知环境中的运动分析,结合多传感器信息,提出一种新的移动机器人在未知环境中的定位算法.该算法可根据移动机器人的运动过程,不断更新其位置状态,并能对下一步位置状态进行预估计,然后根据实测传感器信息对预估值进行修正,获得实际位置状态.     

基于实例推理技术及其研究发展方向

基于实例的推理技术（Case- Based Reasoning ,CBR）是人工智能及机器学习领域中的前沿方向.作为一种增量式的学习方法,规避了传统人工智能在知识获取上的瓶颈问题.本文介绍了CBR的基本原理、实例中知识的表示方法和Tverskey和k-NN两种检索技术;详细讨论了CBR实现过程中的中心问题--实例修正问题,给出实例的修正的8种技术与方法;提出了基于实例的推理技术的研究重点和发展方向.     

一种RS码变换域译码算法及关键方程的讨论

提出了RS系统码的一种变换域译码的算法,该算法不用求错误位置多项式的根和错误值,运算结构规则:用Grbner基理论分析证明了关键方程的解是在相似文献   

求解含多个右端向量非对称线性方程组的自适应块拟最小残量IOM(q)算法

许多实际应用问题需要求解含多个右端向量的大型非对称线性方程组 ,通常是把原来方程组分成单独几个含一个右端向量的方程组 ,再用某种迭代法分别单个求解 ,而更加经济有效的方法是应用能同时产生几个迭代向量的块迭代法来直接求解。本文在 IOM(q)算法的基础上 ,提出一种求解此类方程组的块拟最小残量 IOM(q)算法 ,讨论了如何收缩掉已收敛的部分方程组以及如何从产生的块 Krylov序列中删除线性相关或几乎线性相关向量的自适应技术。数值试验表明 ,此新的自适应块算法比块 GMRES算法及其他相关算法具有更好的收敛行为、更少的计算量和 CPU计算时间 ,是求解此类方程组的一种更加经济有效的算法。