MAS中Agent属性冲突形式化描述及消解系统研究

由于多智能体系统(MAS)中各个Agent具有自治性、分布性和异构性等特征,导致MAS内部经常会出现冲突现象。首先,运用数学方法对MAS中存在的属性冲突进行形式化描述,并将其分为6类,针对每类冲突提出了相应的消解对策。其次,对属性冲突智能消解系统(AACIRS)流程框架进行了分析,并在此基础上建立了AACIRS系统,实现了MAS中属性冲突的消解。从而为解决MAS中Agent属性冲突提供了解决方案,为MAS的稳定运行提供了技术保证。     

多属性决策中方案属性权重计算的相对熵模型

构建了多属性决策中方案属性权重计算的相对熵模型,给出了求解方法和步骤,并对模型的可行性和有效性进行了验证。研究表明,该模型能够解决专家群体对方案属性重要性意见不一致的问题,从而可以求得最能够让每一个专家都满意的方案属性权重,即最合理权重。     

编队辐射源威胁估计研究

针对编队辐射源威胁估计结果在用途上的不同要求,以编队辐射源识别过程为依据,提出了便于编队指挥员把握战场电磁态势的宏观辐射源威胁等级划分方法,并以此为基础,利用多属性决策理论研究了微观编队辐射源威胁系数的计算方法,并以编队电子对抗中的融合识别为例给出了仿真实例。实例表明,该方法可实现编队辐射源威胁估计结果在宏观与微观使用上的统一。     

基于Coherent Point Drift方法的SAR图像散射中心匹配

散射中心匹配是当前散射中心用于SAR图像目标识别的一个主要技术途径.散射中心匹配的难点在于散射中心特征存在的误差和缺失.Coherent Point Drift (CPD)方法从概率密度估计的角度解决点模式匹配问题,能够较好地考虑散射中心的误差和缺失.本文将CPD方法用于散射中心匹配,并在此基础上引入车辆目标SAR图像方位角估计先验信息和散射中心属性信息,以提高散射中心匹配的准确性和稳健性.MSTAR数据实验说明了该方法的有效性.     

提升高校意识形态风险治理能力研究

意识形态工作是党的一项极其重要的工作,是为国家立心、为民族立魂的工作。提升高校意识形态风险治理能力关系到国家治理现代化的水平、社会主义办学价值导向、师生政治鉴别能力的养成。针对西方不良思潮侵蚀大学生对主流意识形态的认同,不良文化影响大学生的思想观念和行为方式,要用社会主义核心价值观抵御西方价值观渗透,强化教育监督,多措并举治理高校腐败现象,强化网络意识形态价值管理和日常管理,从而提升高校意识形态风险治理能力。     

改进AHM-TOPSIS的智能化雷达信息处理性能评估方法北大核心

针对智能化雷达信息处理性能评估需求,从雷达信息处理包含的目标检测、目标识别和剩余杂波抑制3种技术着手,构建了智能化雷达信息处理性能评估指标体系。使用评分标度替代比例标度对属性层次模型进行改进,通过改进后的属性层次模型对指标体系进行赋权。在评估模型中引入灰色关联分析法,使用灰色关联系数替代欧式距离,利用改进的逼近理想解排序法对不同方案的智能化雷达性能进行排序,筛选出最优的智能化雷达技术方案。通过智能化雷达的工作数据验证了该方法的有效性。