同测试平台脱靶量测试方法研究

经纬仪弹道坐标测量试验中,传统的同帧画幅脱靶量测试方法,可以消除系统误差,具有较高测试精度,但当脱靶量判据标准对目标的判读位置既有红外谱段又有可见光谱段时,同帧画幅方法具有局限性。对此,提出采用具有多传感器的光学经纬仪进行同测试平台脱靶量测试,通过误差分析和实际实验验证,验证了方法的可行性,为解决多谱段判读位置脱靶量测试问题提供理论的参考和方法的借鉴。     

认知视角下ChatGPT的特征、运用及应对之策

2022年11月30日,人工智能公司OpenAI正式发布大型自然语言交互程序的聊天机器人ChatGPT。前期,又推出GPT3.5版本并很快迭代到GPT4.0。这对于信息生产、流通全过程的改变,不仅掀开了人工智能被用于现实传播问题的序幕,也将助长国际体系与社会生活中根深蒂固的系统性偏见、有意欺诈、政治造谣、伪造身份等问题。这种强有力的变革对认知对抗同样会产生巨大影响,将会使得认知对抗的形式更加丰富、手段更加隐蔽、防范更加困难,其对于社会生活、政治生态和社会总体意识形态的影响也将更加深入。     

论智能化条件下党的创新理论武装

习主席指出:“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力,正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式,推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。”当前,以智能化为主要标志的信息技术飞速发展与普及应用,使得开放、多样的思想舆论对部队官兵产生越来越大的影响,重构着官兵的思维、行为和活动方式。如何实施精准理论教育,是智能化条件下党的创新理论武装面临的最现实、最紧迫的课题,必须适应教育环境对象的新变化,加强对新时代官兵思想心理、认知规律、接受特点、行为取向的研究,以需求为基础.     

基于AdaBoost-PSO-BP的舰船维修费预测方法

针对舰船装备维修费影响因素复杂、预测结果不稳定等问题,构建了AdaBoost-PSO-BP的舰船维修费用预测模型。引入机器学习中的方法,针对BP神经网络在较小样本规模的情况下精度不高的问题,采用粒子群算法和早期停止法,确定了最佳参数,消除了过拟合现象,并通过AdaBoost将BP神经网络优化集成,提升了模型的准确度和稳定性。实例验证了该模型的实用性、科学性和有效性。     

认知电子战综述

认知电子战通常被定义为以具备认知性能的电子战装备为基础,注重自主交互式的电磁环境学习能力与动态智能化的对抗任务处理能力的电子战形态。自其被首次提出以来,以其感知准、推理强、决策快的优势备受国内外研究学者广泛关注。随着人工智能新理念、新技术、新应用的不断涌现,认知电子战步入崭新的发展阶段。为捕捉其未来发展方向,从人工智能角度出发,总结并丰富了认知电子战概念内涵,梳理认知电子战的发展脉络及外国典型项目,搭建认知电子战系统框架及架构,从感知、判断、决策等方面对认知听电子战关键技术进行了全面系统综述,并总结了认知电子战面临的挑战和发展趋势。     

基于Bayes理论的测试性数据融合评估技术

针对目前高可靠性产品测试性评估验证面临的样本量不足的问题,提出一种基于Bayes理论的内外场数据融合评估技术,并给出详细的内外场测试性数据收集方法及原则,利用某产品的试验数据对该方法进行了验证。该方法工程应用性强,可作为高可靠性产品测试性评估的依据。     

基于BP和Hopfield神经网络的航空肼燃料保障安全评价

针对航空肼燃料保障安全评价的复杂性和非线性,提出并建立了基于BP和Hopfield神经网络的动态安全评价模型。在综合分析国内外肼燃料保障安全评价的基础上,针对航空肼燃料保障过程中出现的问题,构建并优化了指标体系,选取前馈神经网络中的BP网络和反馈神经网络中的Hopfield网络建立评价模型。在详细说明了BP和Hopfield神经网络的构建方法后,进行实例验证,并对预测效果进行了比较分析。仿真表明,两种模型都能正确评价安全保障状态。但在收敛速度、联想记忆功能方面Hopfield神经网络优于BP神经网络。将BP和Hopfield神经网络用于肼燃料保障安全评价过程中,具有适用性和可行性,对于航空肼燃料保障的安全建设与安全管理研究具有重要意义。     

一种改进的红外图像降噪算法与FPGA实现

由于实时目标的红外图像具有信噪比低、边界模糊等问题,在研究红外图像噪声特点的基础上,提出了一种基于动静态检测算法的红外图像降噪算法。通过一种动静态检测算法将图像分成动态图像和静态图像,用改进的自适应维纳滤波算法处理动态图像,用改进的NL-means降噪算法处理静态图像,并用FPGA实现红外图像降噪系统设计。实验表明,红外图像经算法处理后,其PSNR和细节方差-背景方差比(DV/BV)均高于经典降噪算法,算法能有效减少图像噪声,并能很好地保持图像的边界细节信息。     

航空加权网络抗毁性综合评估方法

根据目前网络抗毁性研究中指标单一、网络无权等不足,针对航空网络的特点,以流量为边权,提出了一种多指标的航空网络抗毁性评估方法。基于网络吞吐量、相似权网络流量、节点相邻边权重分布分别构建了鲁棒性度量、网络效率度量、网络适应性度量。最后通过建立西北地区航空网络进行仿真,结果表明:西北地区航空网络具有与星型网络相似的性能,鲁棒性较差,网络效率较好,咸阳和乌鲁木齐作为中心节点,具有较好的主抗性能。实验结果证明了该评估方法的有效性。     

稀疏卷积计算高效数据加载与输出缓存策略

针对现有神经网络加速器在处理稀疏神经网络时存在的数据加载效率低、乘加资源利用率低、输出缓存寻址逻辑复杂等问题,提出了稀疏卷积计算高效数据加载与输出缓存策略。将属于同一输入通道的非零输入特征图像数据和非零权重进行全对全乘累加运算,降低了非零数据配对难度,提高了乘加资源利用率;通过采用输入驻留计算,以及密集型循环加载特征图像数据,大幅减少了数据片外调取次数;优化了输出缓存设计,解决了现有方案中存在的输出缓存地址访问争用、存储拥塞等问题。实验表明,与采用类似架构的细粒度脉动加速器相比,在处理单元面积上减少了21.45%;在数据加载速度方面平均提高了117.71%在平均乘法器利用率方面提高了11.25%,达到89%。