一种基于多Agent强化学习的多星协同任务规划算法

在分析任务特点和卫星约束的基础上给出了多星协同任务规划问题的数学模型.引入约束惩罚算子和多星联合惩罚算子对卫星Agent原始的效用值增益函数进行改进,在此基础上提出了一种多卫星Agent强化学习算法以求解多星协同任务分配策略,设计了基于黑板结构的多星交互方式以降低学习交互过程中的通信代价.通过仿真实验及分析证明该方法能...     

智能图形显示终端的软件设计与实现

文中讨论了按CGI 标准来设计智能图形显示终端的软件接口,总结了智能图形显示终端软件的设计和实现的思想和方法。     

舰船水消防系统战斗损伤的智能重构决策与应用

针对当前舰船水消防系统监控点信息孤立、智能化决策程度不高的问题,构建了基于节点的水消防系统功能逻辑模型,提出了基于战斗损伤的水消防系统破损隔离重构使用智能决策算法,并据此开发了水消防智能监控系统。案例对比计算和系统测试检验的结果表明,该智能决策算法以及智能监控系统可以有效提升分析决策的速度和精度,显著提高指挥控制的效率,为水消防系统的战斗破损使用提供有效的支撑。     

基于智能诊断方法的摩托车发动机故障检测系统研究

针对摩托车发动机故障检测问题,结合其结构特点,采用传统专家系统与神经网络融合方式与策略,提出了一种故障检测混合专家系统方法。对以此方法为核心的智能故障诊断系统结构、组成及工作过程等问题进行了研究与讨论,并给出了系统的应用实例。     

改变未来世界的“智能尘埃”

最近,“智能尘埃”(smart dust)的概念见诸媒体。始作俑者克里斯·皮斯特是美国加州大学伯克利分校的工程学教授,一个想要用尘埃覆盖整个世界的人。他把自己的公司取名为“尘埃”,每天都要生产一箱箱的尘埃运往全球各地。当然,它们绝非普通尘埃,而是一种由许多小型廉价智能无线传感器组成、尘埃之间可以相互通信的智能尘埃。由这些尘埃组成的独立网络几乎可以监测到地面上所有的信息,从气温、人群数量到交通流量,甚至包括地震的破坏程度和海鸟的健康状况。它们就像被派出的千千万万个默默无闻、不被察觉的哨兵,在地球     

“认知智能作战”制胜机理及前沿技术

梳理未来智能化战争认知域主战场演进趋势和现实挑战,在厘清知识体系、构建底层逻辑的基础上,提出认知智能新理论范式,探索使计算机具备真正逻辑思维的原理和方法。以文化、信仰、价值观、意识形态为争夺重心,提出“认知智能作战”新概念,推动作战体系由信息化向智能化加速跃升,实现制生权向制脑权、制智权升级演进。从复杂性与多尺度视角研究下一代人工智能前沿技术,分析现有深度学习可解释性的瓶颈,推动动态、稳健与可信的智能模型与方法体系的构建。研发“认知引导机器人”武器装备,覆盖“观察,判断,决策,行动”认知攻防全流程,在塑造意识形态、占领对手文化语系、柔性认知干预、正向价值引导等方面实现主导战场行动。