基于模糊神经网络的反鱼雷深弹作战决策

反鱼雷深弹武器是水面舰艇对抗鱼雷的一种新的反鱼雷武器,由它组成的鱼雷防御系统可以拦截潜艇发射的声自导鱼雷、线导鱼雷及尾流自导鱼雷.根据其作战使用特点,建立基于模糊神经网络的智能辅助决策系统,分析了其基本思想,具体实现过程,并应用实例加以验证.计算结果表明:该模糊神经网络模型具有一定的合理性和实用性.     

智能化边海防建设

随着新一代人工智能在军事领域的不断应用,智能化战争已经悄然来袭。边海防建设作为国防和军队建设重要一环,关系国家安全稳定。本文着眼于以人工智能为核心的新技术在边海防建设中的应用,对智能化边海防建设相关问题进行了探索研究,为边海防今后建设发展提供了理论参考依据。     

基于种群分类的变尺度免疫克隆选择算法

提出了一种基于种群分类的变尺度免疫克隆选择算法.该算法通过对目标函数进行非线性尺度变换,突出了全局最优解的优势地位;建立记忆子群实现了种群代际进化信息的交换;依据亲和度将抗体分为精英子群、普通子群、劣等子群,并对其分别执行自适应高斯变异、均匀变异和消亡更新等策略,增强了算法的局部和全局搜索能力.引入小生境技术提高了抗体...     

PHEV电池电荷状态估计设计及仿真

电池管理系统(battery management system,BMS)是混合动力汽车(parallel hybrid electric vehicle,PHEV)能量管理系统中的核心组成部分,而其中电池电荷状态(state of charge,soc)则是PHEV控制策略中的重要参数.针对PHEV动力电池组SOC系统高度非线性和复杂性的特点,提出了一种基于改进的BP神经网络的HEV动力电池组的实时SOC估计,并对网络的收敛性进行了证明.利用大量PHEV动力电池组在行驶过程中充放电的数据样本,对神经网络进行网络训练并且进行仿真.结果表明,与传统离线SOC估计方法相比,能够有效地减小误差,提高电池SOC的精度.     

辅助任务增强的中文跨域NL2SQL算法

自然语言到结构化查询语言(natural language to structured query language,NL2SQL)任务旨在将自然语言询问转化为数据库可执行的结构化查询语言(structured query language,SQL) 语句。本文提出了一种辅助任务增强的中文跨域 NL2SQL 算法,其核心思想是通过在解码阶段添加辅助任务以结合原始模型来进行多任务训练,提升模型的准确率。辅助任务的设计是通过将数据库模式建模成图,预测自然语言询问与数据库模式图中的节点的依赖关系,显式地建模自然语言询问和数据库模式之间的依赖关系。针对特定的自然语言询问,通过辅助任务的提升,模型能够更好地识别数据库模式中哪些表/列对预测目标 SQL 更有效。在中文 NL2SQL 数据集 DuSQL 上的实验结果表明,添加辅助任务后的算法相对于原始模型取得了更好的效果,能够更好地处理跨域 NL2SQL 任务。     

弹药自动装填机器人免疫遗传模糊神经滑模控制

提出了一种基于改进免疫遗传算法的弹药自动装填机器人自适应模糊神经滑模控制器(IIGAAFNSMC)。用径向基神经网络来近似等效滑模控制中的不确定参数,通过自适应免疫遗传算法在线调整径向基神经网络非线性隐含层的结构和参数。利用最小二乘法计算线性输出层的权值,自适应模糊系统调节滑模控制的增益,减小了网络逼近误差和外部干扰并消除了传统滑模控制中的抖振问题。仿真结果表明,该方法比传统的神经网络滑模控制器具有更高的逼近精度和速度。     

基于人工嗅觉系统的油液渗漏检测方法

机电设备油液渗漏是一种典型的多发性故障,利用人工嗅觉技术对渗漏油液挥发气体进行测试从而进行故障诊断是一种新的无损检测方法。使用人工嗅觉系统对模拟柴油、齿轮油和机油渗漏产生的挥发气体进行检测,结果为三维数据阵列(样本×时间×传感器)。应用二维主成分分析法和三维平铺主成分分析法、平行因子分析方法对三种油液挥发气体样本进行分类,结果表明平行因子分析法由于利用了数据集的三维结构信息,所以分类效果更佳;应用主成分回归方法实现了机油挥发气体样本的定量确定,说明使用人工嗅觉系统实现设定阈值报警是可能的。     

基于改进遗传算法的结构损伤识别

结构损伤识别问题在数学上可以转化为一种带约束的目标函数优化求解。将基于混沌系统的优化理论和免疫系统的基本机制提出的自适应免疫遗传算法用于结构损伤识别,研究其有效性和可行性。通过平面框架单元损伤识别算例分析,表明该方法是实用可行的。     

无线电引信定向探测优化研究

提出了用人工免疫算法优化RBF网络隐含层的性能参数,以及用最小二乘法确定RBF网络的线性输出层的权值,建立了基于人工免疫算法的两级RBF网络混合训练学习的算法机制。针对无线电引信定向探测方面存在的问题,用所建立的两级RBF网络混合训练学习机制对引信的定向探测进行了优化研究,最后计算机的仿真结果给出了该方法在目标方位识别方面的优越性。     

无人系统路线图自主性分析

在第三次抵消战略的驱动下,受军费预算不断削减、内部成本日益增长的影响,为遏制中俄等国日益崛起的军事力量,谋求和维持未来军事优势,美军只能将目光聚焦于创新作战概念,发展以无人系统为代表的更具成本效益和作战威力的武器装备。随着人工智能和机器学习技术的进步,无人系统的自主能力得到了大幅提高,未来将可能根据任务需要,实现从远程控制、自动化系统到近乎完全自主。本文认为,美国国防部除将加快发展人工智能和机器学习技术,聚焦于自主系统带来的作战效率和效能的提高,持续评估自主系统以提升作战人员的信任水平之外,也正加紧制定相关的政策法规,以确保自主系统的研发更加规范有序。