A new importance sampling Monte Carlo method for a flow network reliability problem

The exact evaluation of the probability that the maximum st‐flow is greater than or equal to a fixed demand in a stochastic flow network is an NP‐hard problem. This limitation leads one to consider Monte Carlo alternatives. In this paper, we propose a new importance sampling Monte Carlo method. It is based on a recursive use of the state space decomposition methodology of Doulliez and Jamoulle during the simulation process. We show theoretically that the resulting estimator belongs to the variance‐reduction family and we give an upper bound on its variance. As shown by experimental tests, the new sampling principle offers, in many cases, substantial speedups with respect to a previous importance sampling based on the same decomposition procedure and its best performances are obtained when highly reliable networks are analyzed. © 2002 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 49: 204–228, 2002; DOI 10.1002/nav.10004     

自动控制系统故障诊断技术的发展与展望

通过将自动控制系统的故障诊断分为基于数学模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法三大类进行讨论,得出了故障诊断技术的发展概况与发展趋势。进一步给出了故障诊断技术典型新应用,并指出了故障诊断技术中存在的问题和未来的研究重点。     

多目标数据关联的神经网络方法

数据关联是多目标跟踪的关键问题。基于 Hopfield神经网络的 JPDA是解决这一关键问题的有效方法之一 ,但此方法的难点在于优化系数的整定。提出一种改进算法 ,用于解决优化系数在线自适应整定问题。首先重新构造了李雅普诺夫能量函数 ,接着引入变化的优化系数因子 ,并给出了优化系数求解的迭代公式 ;最后对已有和改进的算法进行了仿真研究。结果表明改进的方法和原有的方法相比 ,一方面具有在线整定优化系数的功能 ,另一方面可以获得和原有算法非常接近的估计误差。     

基于贝叶斯网络的态势估计时间推理方法

基于贝叶斯网络的态势估计方法是目前态势估计领域中的主要方法之一,然而,传统的贝叶斯网络不具备时间语义,因此无法解决态势估计中的时间推理问题.基于此,对贝叶斯网络进行改造,研究了时间贝叶斯网络的构建方法.通过一个战场想定,说明了时间贝叶斯网络构建、推理的过程与方法,证明了提出方法的有效性.     

MATLAB神经网络的舰船磁场强度估算

舰船磁场建模常采用的方法有谐波分析、磁体模拟和有限元等方法,但普遍存在通用性不强和计算复杂等缺点.为了方便快捷地对舰船磁场强度进行估算,通过梳理影响舰船磁场强度的主要因素,利用神经网络的方法建立估算模型,网络学习采用MATLAB环境下的改进BP算法,网络训练时间短,从仿真的结果来看,估算模型具有估算精度高、通用性强的特点,补充了舰船磁场建模方法.     

辅助任务增强的中文跨域NL2SQL算法

自然语言到结构化查询语言(natural language to structured query language,NL2SQL)任务旨在将自然语言询问转化为数据库可执行的结构化查询语言(structured query language,SQL) 语句。本文提出了一种辅助任务增强的中文跨域 NL2SQL 算法,其核心思想是通过在解码阶段添加辅助任务以结合原始模型来进行多任务训练,提升模型的准确率。辅助任务的设计是通过将数据库模式建模成图,预测自然语言询问与数据库模式图中的节点的依赖关系,显式地建模自然语言询问和数据库模式之间的依赖关系。针对特定的自然语言询问,通过辅助任务的提升,模型能够更好地识别数据库模式中哪些表/列对预测目标 SQL 更有效。在中文 NL2SQL 数据集 DuSQL 上的实验结果表明,添加辅助任务后的算法相对于原始模型取得了更好的效果,能够更好地处理跨域 NL2SQL 任务。     

多通道图注意力解耦社交推荐方法

提出具有解耦能力的多通道图注意力社交推荐模型,该模型主要包括深度聚类模块、多通道图注意力聚合模块和评分预测模块。其中,深度聚类模块用于对用户和项目进行分组,并利用聚类结果将用户社交图和用户项目图拆分成多个用户社交子图及用户项目子图,以学习用户兴趣分组及用户对不同类项目的兴趣；多通道图注意力聚合模块学习不同子图对预测结果的注意力；评分预测模块将学习到的用户表示向量和项目表示向量输入多层感知机进行评分预测。在多个真实数据集上的实验结果表明:提出的方法优于其他社交推荐算法。与最新的用于社交推荐的图神经网络方法相比,在Ciao和Epinions数据集上,均方根误差分别降低了2.26%和2.07%,平均绝对误差分别降低了2.58%和3.06%。     

基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法

结冰问题严重影响飞机飞行安全,结冰智能预测是飞机智能防除冰系统设计和安全设计的重要依据和支撑.为解决复杂冰形在翼面同一位置的法线方向冰形厚度存在多值的问题,提出基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法.设计预测模型的神经网络结构、损失函数、数据规范等,直接将影响飞机结冰的飞行和大气条件作为输入,以灰度化的冰形图...     

基于效果的联合作战行动规划研究

联合作战行动规划是依据联合作战的使命和资源约束建立完成使命的最佳行动过程,通过对交战环境状态、交战主体的资源能力状态、行动、事件和效果的定义,结合人工智能领域解决"计划"问题的研究、军事领域基于效果的作战思想提出了联合作战行动规划模型及策略优选方法.模型结合了马尔可夫决策过程和贝叶斯网络技术来求解交战主体的最优策略,对联合作战设计具有适应性的行动策略做出的初步尝试.     

聚类方法在污水处理软测量中的应用机理研究

通过对污水处理过程建立多神经网络模型的可行性研究以及对活性污泥微生物的生长繁殖规律分析,得出在污水处理工程中采用基于聚类方法的多神经网络建模的理论依据,试验表明多神经网络的扩散常数同类半径相当接近,预测精度较高,证实了聚类分析的正确性.分析了可能影响模型精度的原因,指出采用在线实时算法是未来的研究方向.