注意力机制量化剪枝优化方法

面向基于注意力机制模型的巨大计算和访存开销问题,研究量化和剪枝协同优化的模型压缩技术,提出针对注意力机制中查询、键、值、概率共四个激活值矩阵的对称线性定点量化方法。同时,提出概率矩阵剪枝方法和渐进式剪枝策略,有效降低剪枝精度损失。在不同数据集上的实验结果表明,针对典型基于注意力机制模型BERT,在较低或者没有精度损失的情况下该优化方法可达到4位或8位定点量化、0.93～0.98的稀疏度,大幅度降低模型计算量,为加速量化稀疏模型的推理奠定良好的基础。     

受限空间可燃气体爆炸抑爆实验系统研究

针对狭长受限空间可燃气体爆炸抑制模拟实验研究的需要,采用超细冷气溶胶抑爆技术设计了一套操作方便、组装灵活、结构合理的复合式气体爆炸抑制系统.完成气体爆炸和抑爆实验.实验表明该抑爆实验系统能满足受限空间不同工况气体爆炸抑爆实验研究的需要;同时也表明可燃气体浓度、抑爆剂性能、信号采集及控制系统响应速度等是影响抑爆效果的主要因素.文中的研究为进一步研制抑爆装置奠定了实验和理论基础.     

体内芳纶纤维筋梁受弯性能试验研究分析

通过钢筋混凝土梁与芳纶纤维筋梁的弯曲试验现象和结果,探讨了芳纶纤维筋梁的正截面受力性能和破坏模式,分析了芳纶纤维筋配筋率对混凝土梁的裂缝宽度、挠度和承载力等的影响,为今后进一步研究和设计AFRP筋受弯构件提供了参考。     

军事虚拟仓库组织结构的博弈分析

简要介绍了军事虚拟仓库及其组织结构形式．以及博弈论的相关知识。结合军事后勤系统的特点,采用完全信息静态博弈纳什均衡的方法分析了军事虚拟仓库的组织结构模式,在假设的合理的条件下模拟3种组织形式的博弈过程。通过各个模型的最终纳什均衡,指出了3种组织结构形式运作的结果和其积极因素、消极因素、噪声构成．结合我军现有的后勤保障体制,提出现行保障体制的合理与不合理的地方,并给出了改进方案,对优化全军后方仓库布局及管理和战备物资储备及应急保障有着重要意义,可以为总部决策提供咨询建议。     

电磁屏蔽石墨混凝土电导率实验研究

石墨混凝土具有耐酸碱、成本低、性能稳定等优点。针对电导率是材料电磁屏蔽性能的重要影响参数,以获得最佳导电性能为方向设计了石墨混凝土的探索性制备方案,研究了其配合比对混凝土电导率性能的影响,采用四针电极法考察石墨混凝土的导电性能。实验结果表明,石墨混凝土中电导率存在不均匀性,其中粗颗粒石墨混凝土比细颗粒石墨混凝土具有更好的导电性能,其值约0．8 S/cm,表现出较好的性能一致性,为工程应用提供了条件。增加20%导电镍粉,对导电性能有改善,但水灰比较大。掺碳纤维石墨混凝土样品,针对石墨质量分数71%,相对石墨掺入碳纤维2%,电导率值由0．8 S/cm降为0．17 S/cm。其中材料的多孔性是材料导电性降低的主要因素。     

粗糙神经网络的航空电子系统故障诊断方法

提出了一种基于粗糙神经网络的航空电子系统故障诊断方法.该方法运用粗糙集理论进行知识规则的提取,用提取的规则对航空电子系统输出数据进行分类,再用神经网络对每一类进行辨识,最后用粗糙集分类结果与各个神经网络输出进行综合得到系统一步预测结果,将该预测结果与航空电子系统实际输出进行阀值比较,进而进行故障诊断.实际应用表明该方法可行并能够有效地检测系统故障,故障诊断率高.     

舰船自然腐蚀时腐蚀相关电场场源等效方法研究

为解决舰船腐蚀相关电场场源等效问题,从产生机理出发,根据实际舰船结构、海洋环境等条件,提出了舰船自然腐蚀时腐蚀相关电场场源的具体等效方法。该方法的基本场源为沿一定方向放置的异种金属对,并按一定方法将其等效为电偶极子或电流线。在实验室条件下,模拟海洋环境和舰船自然腐蚀时的基本场源,对该场源等效方法的正确性进行验证,验证过程中特别考虑到水域周边岸壁边界的影响。结果表明:所提出的场源等效方法是正确的,可用于对舰船自然腐蚀时水下腐蚀相关电场的分布特点进行预估,也可为舰船水下电场的其他应用提供理论依据。     

滑翔飞行器多目标弹道优化的进化-配点混合求解策略

针对高超声速滑翔飞行器弹道多目标优化问题,综合考虑计算效率和精度,结合分解进化算法与配点法提出一种混合求解策略。根据滑翔飞行器动力学模型和弹道设计中需要考虑的约束条件,建立飞行器多目标弹道优化模型。利用控制量离散化方法将多目标弹道优化问题转化为带约束的多目标参数优化问题,并采用罚函数法处理约束条件,随后利用分解多目标进化算法进行求解。为了提高弹道优化的精度,将椭球聚合法与配点法相结合,以多目标进化算法得到的Pareto解作为初始解进行迭代求解。通过典型的复杂约束多目标弹道优化的算例表明,所提出的混合求解策略能够获得满足复杂约束要求的Pareto最优解集,实现有效的多目标弹道优化。     

干扰抑制类生成式对抗网络

为进一步改善超低频频段的通信质量,在传统改进广义旁瓣抵消算法的基础上,提出新的超低频干扰抑制算法——生成式旁瓣抵消算法。该算法将人工智能研究热点之一的生成式对抗网络模型引入广义旁瓣抵消算法中,通过优化设计生成模型的网络结构及相关超参数,有效地解决了原算法存在的期望信号残留问题,为旁瓣抵消通道中的后级滤波算法提供了与主通道相关性更强的干扰参考信息,从而提高了算法对主通道干扰估计的准确性。为了验证优化后生成模型的有效性以及所提算法对不同类别干扰的抑制能力,在实验室环境下搭建实验平台,设计了多组对照实验。实验结果表明:优化后的生成模型具有较好的生成能力、较好的鲁棒性以及相对较低的运算复杂度;相比于传统改进的广义旁瓣抵消算法,所提算法进一步提高了信号带宽内的信干噪比。