基于前景理论的CGF Agent决策建模研究

前景理论(Prospect Theory,PT)描述了个体在不确定条件下的决策规律,较好地刻画了决策者的风险偏好。分析表明,PT在作战决策建模中具有一定的适用性和可行性。提出了一种基于PT的计算机生成兵力(Computer Generated Forces,CGF)Agent决策建模方法,给出了CGF Agent的建模框架,对CGF Agent决策过程中方案选择的具体步骤和算法进行了详细阐述。实验表明,所提出的方法在一定程度上提高了CGF Agent决策行为的真实性,证明了所提出方法的有效性。     

潜艇上浮运动数值计算方法的研究与验证

预报潜艇上浮运动是探索研究潜艇上浮运动控制规律以及潜艇安全上浮的前提。就潜艇上浮运动的数值计算方法和计算流程进行了详细介绍,对数值计算方法中的湍流模型及离散格式等进行了优选。基于模型上浮试验结果,对数值计算的不确定度进行了分析且对数值计算结果进行了验证。证明了该数值计算的可靠性,并发现数值计算结果与试验结果很接近,验证了该数值计算方法的可行性,说明该数值计算方法和试验可为潜艇上浮运动的研究提供参考和借鉴。     

加强约束的布尔可满足硬件求解器

利用现场可编程门阵列固有的并行性和灵活性,提出在硬件可编程平台上基于随机局部搜索算法的布尔可满足性求解器,用于求解大规模的布尔可满足性问题。相对其他求解器,该求解器的预处理技术能极大提高求解效率;其变元加强策略避免了同一变元被反复连续翻转,降低了搜索陷入局部最优的可能。评估结果表明,求解器最多能处理32 000个变元/128 000个子句的实例。相比当前同类型的求解器,其求解效率明显提高。     

OFDM系统中深度神经网络指导的IQ不平衡补偿算法

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术,并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而,在实际系统中,振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase,IQ)不平衡,从而破坏子载波的正交性,严重影响OFDM系统的性能。通过研究IQ不平衡对OFDM系统的影响,提出了一种并联深度神经网络架构下的IQ不平衡补偿算法。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点,直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列,并利用干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化模型驱动的神经网络,加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明,该算法能有效地补偿IQ不平衡失真,并且在幅度和相位失真的补偿上,其性能都优于传统的基于导频的最小二乘补偿算法,证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。     

Zodiac算法新的不可能差分攻击

#重新评估了Zodiac算法抵抗不可能差分攻击的能力。通过分析Zodiac算法的线性层,给出了Zodiac算法两条新的14轮不可能差分。利用新的不可能差分,结合Early-Abort技术对完整16轮的Zodiac算法进行了不可能差分攻击。攻击过程中一共恢复6个字节的密钥,其时间复杂度只有2_32.6次加密,数据复杂度约为2_85.6个明文,该攻击结果与已有最好的结果相比,时间复杂度降低了一个因子2₃₃。结果表明由于Zodiac算法线性层的扩散性差,使得该算法对不可能差分分析是不免疫的。     

方差分量的Bayes二次无偏估计及可容许估计的非负性

对于有P 个方差分量的线性模型,本文导出了方差分量线性函数的Bayes 不变二次无偏估计的显示表达式,证明了Bayes 不变二次无偏估计类形成了可容许的不变二次无偏估计的完全类。在可容许的不变二次无偏估计类中,讨论了非负参数函数的非负估计问题,给出了可容许的非负定估计存在的充要条件。     

结合全局与局部信息的主动轮廓分割模型

针对传统的基于区域的主动轮廓模型在分割灰度不均匀图像和噪声图像存在效果不佳的问题,提出结合全局项与局部项的主动轮廓分割模型。全局项由CV(Chan-Vese)模型的保真项构成,局部项的构建考虑局部区域信息的同时引入反映图像灰度特性的局部熵信息。依据图像灰度的特点,选择合理的全局项和局部项参数,并加入正则项保证曲线在演化过程中保持平滑,保障分割结果的可靠性。通过变分水平集方法最小化能量泛函,依据梯度下降流迭代更新水平集,完成曲线演化。采用模拟图像和实际图像进行实验分析,结果表明,所提出的结合全局项和局部项的主动轮廓模型可以高效地分割噪声严重以及灰度分布不均匀的图像。     

液体火箭发动机离心式喷嘴振荡喷雾特性现状和发展趋势

为加深对振荡喷雾的雾化特性及其与不稳定燃烧的关系的认识,针对低温推进剂液体火箭发动机中广泛应用的气液同轴离心式喷嘴和液液同轴离心式喷嘴,从受激振荡、自激振荡以及喷雾振荡与燃烧稳定性三个方面对研究现状进展进行了综述,总结了以往研究中的成果以及需要克服的关键技术难题,以加深对振荡喷雾及其与燃烧稳定性关系的认识。通过综述可知：对于受激振荡,对于常温常压条件下的供应系统流量振荡引起的前端压力振荡的研究比较充分,但缺少对燃烧室压力变化引起的反压振荡的研究以及超临界条件下喷雾受激振荡的研究;对于自激振荡,研究主要集中在液体中心型同轴离心喷嘴,对于气体中心型同轴离心喷嘴和液液同轴离心喷嘴的研究还较少;光学诊断技术仍难以提取单一的燃烧流场信息。     

专家系统的不精确推理机制

本文详细探讨了专家系统不精确推理机制的理论基础及其算法,对专家系统开发工作,具有一定的指导意义。