面向癫痫脑电的简化深度学习模型

针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析;利用提出模型所具备的深度学习特点,直接识别原始脑电信号而无须特征提取环节;增加了三种不同方法分别提取7类特征,对相同的脑电数据进行对比分析。性能分析结果表明:对于五类不同的脑电信号,前三阶的本征模态函数分量的识别率达到92.1%,比其他几种处理方式识别率高;前八阶的本征模态分量识别率不及原始信号,表明人工数据处理时会给数据带来噪声; 所提出的简化深度学习模型能高效处理癫痫脑电识别问题,具备较高效率和较好性能。     

防空反导智能战场态势估计研究

在军事科技理论面临着巨大变革的背景下,为解决防空反导战场态势估计智能化发展的问题,通过对态势估计的三层模型进行分析以及对防空反导态势的要素构成进行探讨,研究了OODA环中防空反导态势估计的过程,建立了防空反导智能战场态势估计的系统模型,深入地探讨了阻碍防空反导智能化战场态势估计研究的五方面问题以及有望解决问题的关键技术措施,从而为防空反导智能战场态势估计研究提供了新思路。     

延时下基于事件触发的多智能体系统一致性

研究了通信延时下基于事件触发的一阶多智能体系统一致性问题。针对有向固定拓扑,设计了通信延时下基于事件触发机制的控制器。利用李雅普诺夫稳定性理论提出了能够使系统稳定和一致的事件触发函数和时延上界,并利用该事件触发规则求取两次触发之间的最小间隔,证明了该系统不存在Zeno行为。事件触发机制的引入有效减少了控制器的更新次数和智能体之间的通信频率,节约了资源,最后通过仿真实例验证了该理论方法的可行性与有效性。     

合成化装备体系火力协同关键技术

多军兵种合成是现代军事大国部队编成的基本形态,体系化对抗是现代战争的基本方式。火力协同技术对充分发挥装备体系作战效能、提升合成部队作战能力具有重大推动作用。在简单介绍装备体系火力协同技术实现流程的基础上,重点介绍装备体系火力协同所涉几种关键技术的发展过程与应用领域,并对其发展进行了展望,期望能对有兴趣投身相关领域研究的学者给予借鉴与启迪。     

UCAV编队对地攻击智能决策系统总体结构

UCAV编队对地攻击是未来战争制信息权和制空权的关键所在,结合无人作战飞机(UCAV)与有人驾驶飞机各自的特点和优势,提出了UCAV编队对地攻击系统的基本组成和对地攻击流程.根据UCAV编队对地攻击的战术决策类型和决策方式,构造了UCAV编队对地攻击智能决策系统的总体结构并且提出了决策系统应该解决的关键技术,详细分析了所建立的UCAV编队对地攻击决策系统的决策方式和决策流程,并且对该系统所涉及的关键技术进行了详细的研究.     

基于multi-agent编组的校园虚拟实验网格任务分配策略

在网格计算环境下,许多任务的执行经常需要同时协同分配多个agent以满足性能需求.提出了一种新的基于multi-agent编组机制的agent协同分配方法.首先,对传统编组算法和multi-agent编组算法进行了分析比较.然后,设计了校园虚拟实验网格调度系统及其任务分配算法,实验结果表明:当CDR=0.2时,算法与传统算法带来最好的目标价值,在某些条件下,传统算法略微胜过该算法,当CDR增大时,该算法比传统算法执行得更好.     

基于无阀直驱技术的坦克火炮高低向电液稳定器研究

运用无阀直驱技术设计了一种新型的坦克火炮高低向电液稳定器。论述其工作原理和特点,进行合理简化并建立系统模型,对系统进行了仿真分析。仿真结果表明,该系统具有良好的稳态和动态性能,对新型坦克火炮高低向电液稳定器设计具有实际意义。     

一种基于语义推理的多智能体协同功能设计框架

在功能设计知识本体表示模型的基础上,提出了一种基于语义推理的多智能体协同功能设计框架。该框架分为两个部分,其中,基于Multi-agent的通信协作平台将OWL本体嵌入到FIPAACL中以实现产品设计Agent之间的设计知识通信;基于本体的功能建模方法则将本体表示与本体推理结合以支持功能设计本体的存储与检索。最后,对该框架所包含的协同功能设计本体语义推理模型进行了分析与实现,以证明所建议框架的有效性。