基于多智能体的传感器网络协同目标跟踪技术研究

针对传感器网络中的协同目标跟踪问题,分析了基于多智能体理论的分布式协同策略,提出了一种基于动态联盟的传感器网络协同目标跟踪框架,分析了系统中的智能体构成,提出了联盟中基于贝叶斯估计的Manage Agent的数据融合算法,讨论了Manage Agent的选举算法。理论分析表明,多智能体理论能够较好地适用于传感器网络的协同目标跟踪问题。     

基于碎片化分析工具的开源情报研究新范式

开源情报对于情报研究工作十分重要。随着信息网络时代的到来,从互联网海量的开源信息中搜集信息已成为情报研究工作中不可或缺的方式。然而真正具有情报价值的信息容易被海量的无效信息所淹没,情报界亟需创建对碎片化信息进行高效、及时、智能处理的情报分析工具。文章中介绍的碎片化分析工具是以碎片化信息还原法的研究流程为基础,结合情报人员、数据人员、技术人员的视角,围绕情报研究问题生成、信息搜集、信息整理、形成情报产品的思路,利用智能挖掘技术开发辅助情报人员使用的工具,实现情报研究过程中人员、技术、资源的协同配合,开创信息化时代下情报研究新范式,提升情报研究效率,提高研究成果质量。     

基于认知决策的智能无人机集群作战建模方法研究

为仿真研究智能无人机实体及其集群在不同战场态势下的临机决策过程以及智能实体的自学习、自成长特性,提出一种基于认知决策的智能无人机集群作战建模方法框架。利用深度学习的认知建模属性,构建了智能无人机实体的认知决策模型,包括从“观察”到“判断”的态势特征提取网络模型,从“判断”到“决策”的实体决策网络模型。在此基础上,将智能无人机集群协同作战模型抽象为随机博弈过程,并提出一种适用于异构智能体的分布式、可变规模的多智能体强化学习神经网络架构,从而实现智能无人机实体认知决策模型的“智能”训练。通过仿真实验,验证了方法的可行性和有效性。     

2020年人工智能芯片技术发展综述

对人工智能芯片领域的研究进行了综合评述,并对未来发展趋势进行了分析.首先分析了当前世界主要科技巨头纷纷布局人工智能芯片的现状;然后重点介绍了边缘侧低功耗人工智能芯片的特点与研发应用现状;最后讨论人工智能芯片发展趋势.综述表明,人工智能芯片在越来越多的场景中表现出广阔的应用前景,低功耗和面向通用人工智能的人工智能芯片研发...     

音圈电机驱动的快刀伺服系统建模与性能分析

复杂面形,结构零件的应用范围越来越广,往往一个零件上既有复杂面形也有微小结构.为了实现复杂面形/结构零件的高效加工,分析了快刀伺服加工方式的特点,设计并研制了音圈电机驱动的快刀伺服系统;基于动力学和电磁学分析,建立了快刀伺服系统的传递函数模型,并对控制方法进行了设计;在此基础上.通过实验对快刀伺服系统进行了性能测试,实验结果表明本文所研制的快刀伺服系统具有较高的运动分辨率、定位精度和工作频响,能够作为快刀伺服加工的进刀装置.     

一种参数曲线实时数控插补计算新方法

根据参数曲线数控插补原理,指出了Taylor展开算法、"参数-弧长"分段拟合算法等常用的参数曲线直接插补算法存在理论上的局限性.给出了一种新的基于牛顿迭代计算的参数曲线直接插补方法,并给出了算法流程.新算法稳定性好、收敛速度快、运算量小、计算结果精度高.仿真实验表明,同Taylor展开法相比,能够在计算量相当或增加不大的情况下将插补进给速度波动率减小102～107倍.     

K-近邻法的文本分类算法分析与改进

文本自动分类的相关技术是数据挖掘的一个分枝,K-近邻法是常用的文本分类算法之一.在研究K-近邻法的基础上,根据其使用情况分析了K-近邻法的不足之处,在满足一定的判定函数前提下,提出改进后的K-近邻法.改进后的K-近邻法避免了K值的搜寻过程.降低了计算复杂性,提高计算效率.最后通过实验证明了改进K-近邻法的有效性.