一种无师训练的模糊极小极大人工神经网络

提出了一种无师训练的fuzzymin max人工神经网络,它兼有一般fuzzymin max网与ART2网的优点,既弥补了fuzzymin max网不能自适应在线学习新类的缺陷,又消除了ART2网警戒门限过高的弊病.经模式识别仿真对比,对同样的输入数据,文中提出的网络用较低的警戒门限值即可达到ART2用很高的警戒门限值才能达到的分类效果,且计算量大大减少.得到的结论是:对模式识别而言,文中提出的网络比fuzzymin max网和ART2网更具有实用价值.     

“马赛克战”对装备体系试验鉴定的启示

自2017年8月DARPA公布“马赛克战”作战概念以来，世界各国都高度关注这一新型作战概念，学者们对“马赛克战”的研究也逐渐走向深入。本文首先从国际形势、美军装备特点、人工智能技术等方面分析了“马赛克战”的提出背景，回顾了其发展历程，剖析了其概念内涵，并从三个角度分析了其主要特点。接着着眼未来，从革新理念、鼓励创新、形成质变等视角探讨了“马赛克战”对装备体系试验鉴定领域未来发展方向的启示，重点论述了装备体系试验鉴定要向全智能作战体系试验鉴定方向发展的观点。最后聚焦当下，阐述了现阶段试验鉴定工作应重点关注动态互联互通性测试、互操作能力验证、新型仿真试验技术、系统自主能力等级评估及决策可解释性评估等五个方面的内容。     

基于混合算法的局部路径规划

人工势场法是一种常用的具有算法简单和便于实时控制的局部路径规划方法,但存在容易产生局部极小值的问题。基于模糊逻辑的局部路径规划法具有环境适应性强等优点,它在连续论域内采用模糊路径规划时,计算量比较大。提出了一种将人工势场法和模糊逻辑法相结合进行局部路径规划的混合算法。具体方法是在一般情况下采用人工势场法进行局部路径规划,当产生局部极小值时,采用模糊逻辑法进行局部路径规划。仿真结果表明,该方法能有效地解决局部极小值问题,给智能车规划出光滑的路径。     

开放系统大滞后温场控制技术研究

通过对开放系统大滞后温场控制技术研究,解决了火药安全性测试仪器、设备研制过程中的技术难题,为同类研究提供了一定的技术基础。