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近年来,人工智能技术迅速发展和渐趋成熟,在装备领域的应用大放异彩,极大地拓展了传统装备性能,特别是自主性和智能化水平。但人工智能算法本身固有的逻辑推理性差、具有不可解释性和需要学习训练等特性给人工智能装备的质量监督带来了新挑战,现有评价手段的欠缺也使人工智能装备发展在实用可靠方面充满不确定性。本文在总结归纳人工智能装备新特性拓展和质量监督新挑战的基础上,重点围绕有效提升人工智能装备的质量监督展开研究。提出应在夯实基础能力设施建设、注重日常数据采集整理、灵活技术状态管控、研究有效评价手段、强化人才队伍建设和闭环质量信息反馈与利用等六方面加强人工智能装备质量监督的措施建议,以期为人工智能装备的发展建设提供参考。 相似文献
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在新中国成立之初,为了加强国防建设,党提出了"三个代表"重要思想、科学发展观以及社会主义荣辱观.周恩来总理也是一名大国的代言人.他从国家政治制度和方针政策上指出:"一切工作必须围绕人民群众利益.各级党组织要把保护国民安全与团结作为党的根本任务.凡是涉及威胁生命权益的事务一律不做处理",通过这些文件,我们可以看出,在经济... 相似文献
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ad-hoc网络具有自组性强、快速组网和高抗毁等特性,以它组网的多机器人编队适用于一些无法预先安装通信设备的特殊场合。但是由于ad-hoc网络的通信覆盖范围有限、网络动态性强,在进行编队控制时如果不考虑编队中机器人之间的通信距离,可能导致机器人因与网络失去联系而脱离编队。为了确保多机器人编队的完整性,在使用势场法进行编队控制时,除考虑目标和障碍物的影响外,同时将机器人之间的通信距离作为一种引力加入传统的环境势场模型。仿真实验的结果证明该方法可以有效地控制ad-hoc方式组网的机器人编队。 相似文献
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如何进行贴近实际的合成火力分配是一个极具挑战性的课题。考虑到实际作战任务的多阶段特性,提出了一种新的回合制对抗策略及博弈模型,并设计了高效的确切解算法。红方对抗策略的首要目标设计为每一回合均最大化蓝方的损失,且最小化己方的损失。其次,针对战术目标的优先级问题,引入了权重系数分别表示蓝方和红方不同兵力的重要性,其值越高代表其被打击或保护的优先级越高。此外,首次引入了表征红方对自身损失敏感程度的超参数,其值小即对损失不敏感,意味着可采取较激进的战术。针对相应的整数线性规划模型,设计了分支定价算法。实验结果不仅表明了数学建模的正确性与合理性,而且验证了分支定价法相较于遗传算法的优越性。对抗策略设计、优先级量化方案以及损失敏感程度度量的合理性也得到了充分验证。此外,该新颖的对抗博弈模型及算法部分表现出了与传统兰彻斯特作战模型的一致性;而可调节的损失敏感参数,使得模型具有较好的兵力分配的灵活性,在达成战役目的的前提下,可实现兵力的阶段性投入并避免某一阶段无某一类型兵力可用的情况。 相似文献
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