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分析了贝叶斯网络建模过程中的缺陷,结合物元理论,提出了物元贝叶斯网络理论.该理论能够融合二者的优点,既可处理复杂系统中的不确定性,又能充分利用系统中的所有信息,因此能够更好地进行复杂系统评价. 相似文献
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“终身学习机器”(L2M)项目隶属于美国国防预先研究计划局(DARPA),其目标是开发支持下一代自适应人工智能系统所需的技术,使其能够在实际环境中持续地学习并改善性能,同时保持原来预先给定的能力。对L2M项目基本情况和研究进展进行了综述。首先,介绍了L2M项目的背景、目标、研究内容和项目阶段;然后,从终身学习理论方法研究、边缘终身学习与终身学习机器的硬件实现和终身学习机器人三个方面,对L2M项目的研究进展进行介绍和分析评述,其中理论方法方面包括不确定性调节的终身学习及其应用、自动驾驶中的终身学习、本征任务终身学习框架、通过元学习的神经调节克服灾难遗忘等;最后,对未来发展趋势进行了展望。综述表明,终身机器学习亟需继续开展研究,尤其是生物机制启发的终身学习、多智能体协同终身学习和终身学习技术在现实世界复杂场景中的应用等方向。 相似文献
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临近空间太阳能飞行器由于苛刻的能源平衡约束,往往具有大展弦比轻质结构,使得其在低空飞行时空速过低,飞行安全性受到了显著的挑战。为了实现该类飞行器在临近空间工作点与中低空爬升过程的气动性能匹配,提出了基于主动变形的太阳能飞行器升空方案。针对性地研究了可变形飞行器的气动和推进系统建模方法,在此基础上定量分析了不同飞行器构型俯仰、滚转和偏航三个通道稳定性和操纵性。给出了从地面到高空机翼逐渐展平的升空方案,并对升空过程中各高度所需平飞推力和功率进行了校核。结果显示,该方案可以有效提升飞行器中低空稳定性和操纵性,代价是增加了功率消耗。 相似文献
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为充分利用高超声速飞行器在俯冲段的质心运动与绕质心运动之间的耦合作用和飞行过程中的不确定性,基于模糊干扰观测器提出三维一体化制导与控制问题。根据飞行器的动力学方程以及飞行器-目标的视线角相对运动方程,推导出适用于倾斜转弯控制的一体化制导控制模型。针对模型中的不确定性采用模糊干扰观测器进行补偿,并使用块动态面方法设计一种一体化制导控制律。通过选取适当的李雅普诺夫函数证明闭环系统状态的一致毕竟有界性。仿真结果验证了该一体化制导控制方法的有效性和鲁棒性。 相似文献
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德国联邦国防军通信部队由德国陆军通信部队和联勤通信部队两部分组成,主要承担无线、有线、数据传输、电话、电报、传真等通信任务。并且负责相关通信设施的建设与管理、敢备的使用与维护。本文主要从基本情况、组织结构、机关职能、基层部队、管理特点等方面对德军通信部队进行介绍。 相似文献
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对飞翼布局飞行器的发展脉络进行了梳理,涵盖了从其早期的进化史到现阶段的研究进展,并对未来的发展方向进行了思考和展望。同时,论述了飞翼布局飞行器的几个主要控制难点,具体包括:宽速域非线性状态下的姿态控制问题、多效应耦合下的高精度自主起降控制问题、气动模型近似及强扰动状态下的鲁棒控制难题,以及因多舵面冗余而引起的控制分配问题。此外,还深入讨论了当前重点研究的飞翼布局飞行器的流动控制问题,并对接下来主动流动控制技术的研究动向进行了阐述。 相似文献