基于DBSCAN聚类的异构多智能体分层任务分配方法

针对多约束条件下大规模探测/通信智能体集群协同探测任务分配问题,从全局与局部相结合的角度,提出了一种分层任务分配求解方法。首先,根据通信距离约束对所有任务节点进行聚类预分组,将集群任务分配问题划分为上层全局任务分配和底层局部任务分配。然后,根据聚类结果采用启发式算法求解探测/通信智能体组间全局任务分配结果。随后,根据探测智能体的全局任务分配结果,采用遗传算法对探测智能体组内任务进行分配。最后,通信智能体根据探测智能体的组内任务分配结果,采用基于虚拟节点的方法进行组内任务分配。实验结果表明,相较于直接求解方法,分层任务分配方法不仅解决了大规模集群协同任务分配问题,还可以在保证优化目标值相近的情况下,缩短70%以上的求解时间,较快得到相对最优的任务分配结果。     

非奇异快速终端滑模及动态面控制的轨迹跟踪制导律

针对飞行器跟踪预设轨迹的问题,提出非奇异快速终端滑模和角度约束的轨迹跟踪制导律。通过引入虚拟目标点,提出参考轨迹曲率半径的期望视线角约束条件,建立带有视线角约束并考虑自动驾驶仪动态特性的轨迹跟踪数学模型。为了保证在有限时间内跟踪预设轨迹并避免出现奇异问题,采用快速非奇异终端滑模和动态面控制方法进行制导律设计。推导出视线角误差和轨迹跟踪误差之间的数学关系,并利用Lyapunov稳定性准则证明轨迹跟踪误差最终有界任意小。与弹道成型轨迹跟踪制导律进行仿真对比,仿真结果表明所提出的制导律具有良好的跟踪性能及鲁棒性。     

基于GAN的入侵检测系统对抗样本生成模型

随着人工智能技术的兴起,基于深度学习的网络入侵检测系统已广泛应用,但神经网络模型很容易受到对抗扰动的影响。攻击者通过在网络流量中添加微小的扰动来构建对抗样本,使得入侵检测系统对其错误分类。论文基于GAN进行设计与改进,提出了一种对抗样本生成模型AdvWGAN,该模型针对恶意流量生成满足网络流量特性的对抗性恶意流量,并对黑盒入侵检测系统进行对抗攻击。实验表明：AdvWGAN能够在保证网络流量真实有效的前提下实现对深度学习入侵检测模型的有效黑盒攻击。     

一类基于模型的仿射代数不变量

3D目标的标识别已逐渐成为计算机视觉领域的热点问题.在研究了传统的基于几何不变量和基于3D/2D约束关系两种识别方法的基础上,提出了1类新的空间几何结构模型,并计算出了这类模型3D仿射不变量和其对应的2D仿射不变量之间的约束关系.利用这种关系,可以在目标的姿态和摄像机的参数均未知的情况下,有效利用单幅图像来识别3D目标.     

谈入世后国防教育的观念与行为

入世后的国防教育,如何更好地与国际接轨?回答这个问题,需要从分析国防教育的观念与行为入手。 强化规则的强制作用。WTO目前有143个成员国或地区,基本原则有72项,具体规则条款则有成百上千。WTO的所有成员,都必须遵守这些规则条款。在这里,规则的强制性取代了人们认知程度的差异,同样也起到了规范人们行为取     

建立有效监督约束机制加强预任军官队伍管理

当前,对预备役部队预任军官的管理普遍存在管不着、管不住等问题。对此,军地双方应共同努力,依照国家有关法律法规,尽快建立健全一套科学规范、操作性强、实用有效的监督约束机制,为搞好预备役部队全面建设奠定组织和制度基础。 一、建立履职督察制度 预任军官都是地方党委、