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提出了一种基于Multi-Agent的虚拟维修训练系统(VMTS)结构框架,整个系统分别由主控Agent、仿真Agent、和接口Agent3个具有交互作用的Agent组成,从而将虚拟维修训练系统的开发转化为一个多Agent系统的设计与开发.基于多Agent的框架结构可实现受训者的智能模型及虚拟训练场景中虚拟物体的行为模型,从而可以提高VMTS的健壮性和可重用性.基于Agent的概念模型实现了Agent之间的交互和协作,并介绍了主控Agent和仿真Agent的具体实现方法. 相似文献
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介绍了ViewEditor的功能和系统构造,并对其图形功能的层次模型与界面设计详细论述.ViewEditor是一个基于Windows NT系统的视景仿真编辑器.它集图形、图象、声音、文字编辑于一体,支持开放式接口,具有界面优良,操作直观灵活,满足WYSIWYG等特点. 相似文献
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飞行仿真是飞行航路设计,飞行任务规划以及飞行训练等项目中非常重要的一项任务。介绍了在STK(Satellite Tool Kit)的三维显示环境下,利用STK提供的专业化模块STK/AMM(Aircraft Mission Modeler)进行航空器飞行任务仿真的方法,详细阐述了利用该模块进行飞行任务规划和飞行路径设计的过程。同时结合STK的数据分析功能完成航空器在飞行过程中与地面台站的通信链路的可用性分析。给出的仿真方法较以往的仿真方法简单,设计过程更加灵活,可以快速地实现飞行任务仿真设计和空地通信链路的可用性分析。 相似文献
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针对异常行为快速识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的视频检测和定位方法。该方法利用全卷积神经网络和时间数据,将一个预先经过训练和监督的全卷积神经网络转移到一个无监督的全卷积神经网络,确保能够检测全局场景中的异常,提出利用级联检测的方式来降低算法的计算复杂度,从而使其在速度和精度方面获得较高的性能。提出的基于全卷积神经网络的异常行为检测架构解决了两个主要任务,即特征表示和级联离群值检测。实验结果表明,所提方法在检测和定位精度上优于现有算法,且运行速度更快,从而表明所提算法的有效性和可行性。 相似文献
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事件抽取作为信息抽取的任务之一,旨在从非结构化文本中抽取出结构化事件信息,从而更好地应用在相关应用领域和下游任务上。基于迁移学习的事件抽取技术是当前低资源场景下的事件抽取研究的主流方法,通过设计更鲁棒的模型来迁移知识,解决事件抽取面临的训练数据缺乏问题,从而提升小样本事件抽取的效果。对基于迁移学习的小样本事件抽取技术及其军事应用展望作了全面的阐述,回顾事件抽取的起源与发展,描述迁移学习事件抽取的研究背景,并重点总结目前的技术方法及其军事研究现状,提出其军事上应用展望,最后对其面临的问题挑战和未来研究热点作了分析。 相似文献
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