基于风险评估的检测与修理决策模型

研究了基于故障风险的检测与维修策略，运用威布尔比例风险模型建立系统故障率与工作时间及所处状态的关系。分析了两类基于间接状态信息维修决策的风险，建立了系统检测及维修策略的决策树，通过比较检测与不检测情况下的期望费用确定最优的检测间隔。算例表明，所提出的方法能够有效控制系统运行风险，降低系统运行费用。     

多载荷识别频响函数矩阵求逆法的改进算法

分析了频响函数矩阵求逆法在多载荷识别中存在的问题 ,提出了两种改进算法 ,即算术平均法和条件数加权平均法。实验结果表明 ,这两种方法在识别精度和消除病态影响方面均优于传统的频域识别方法。     

模糊识别和随机森林算法在柴油机振动信号状态识别中的应用

针对模糊识别算法中,样本特征向量中各参量(分量)对状态分类的贡献权重难以确定的问题,提出了利用随机森林算法对特征参量的重要度评估结果作为特征权重的方法。通过对柴油机台架试验振动信号的跟踪分析,获得了柴油机在磨合期、100摩托小时、200摩托小时、300摩托小时及400摩托小时5种不同使用期(典型状态)的75个振动信号样本,然后计算出各类样本在幅域、时域和频域的特征参量,利用随机森林算法进行特征选择,确定4个重要特征参量及其权重,用统计方法得出其隶属度函数,最后根据评价向量对样本进行识别,识别准确率达到94%以上。     

机械系统状态监测特征参数评价与选取

根据机械不同异常状态出现的频率和危害度的大小,引入状态权值,建立了特征参数总体敏感性和稳定性的评价指标,采用专家系统设计思想,编写了机械状态监测特征参数评价与选取应用软件,实现了特征参数的自动选取以及对特征参数和机械状态数据的有效管理。     

How viable is international arms control for military artificial intelligence? Three lessons from nuclear weapons

Many observers anticipate “arms races” between states seeking to deploy artificial intelligence (AI) in diverse military applications, some of which raise concerns on ethical and legal grounds, or from the perspective of strategic stability or accident risk. How viable are arms control regimes for military AI? This article draws a parallel with the experience in controlling nuclear weapons, to examine the opportunities and pitfalls of efforts to prevent, channel, or contain the militarization of AI. It applies three analytical lenses to argue that (1) norm institutionalization can counter or slow proliferation; (2) organized “epistemic communities” of experts can effectively catalyze arms control; (3) many military AI applications will remain susceptible to “normal accidents,” such that assurances of “meaningful human control” are largely inadequate. I conclude that while there are key differences, understanding these lessons remains essential to those seeking to pursue or study the next chapter in global arms control.     

新条件下Fourier级数L~p可积性的研究

小样本多元数据分析和数据压缩、编码等是装备维修与故障分析中的常用技术,这些技术的理论研究常常归结到用函数的Fourier系数刻画可积函数类问题。研究了正弦级数和余弦级数属于Lp函数类的条件,建立了在NBVS假设条件下的判别准则,推广了已有结果。