Linear compound algorithms for the partitioning problem

For a given set S of nonnegative integers the partitioning problem asks for a partition of S into two disjoint subsets S₁ and S₂ such that the sum of elements in S₁ is equal to the sum of elements in S₂. If additionally two elements (the kernels) r₁, r₂ ∈ S are given which must not be assigned to the same set S_i, we get the partitioning problem with kernels. For these NP‐complete problems the authors present two compound algorithms which consist both of three linear greedylike algorithms running independently. It is shown that the worst‐case performance of the heuristic for the ordinary partitioning problem is 12/11, while the second procedure for partitioning with kernels has a bound of 8/7. © 2000 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 47: 593–601, 2000     

空空协同作战指挥控制系统

论述了研究与发展空空协同作战指挥系统的必要性 ,探讨了空空协同作战指挥系统的概念及系统的建模、结构模式 ,指挥决策的制定与优化、人机关系的处理、作战效能的评估与通讯共享集等几个问题     

近似推理在水雷参数分析专家系统中的应用

为了尽快分析出未知水雷障碍参数,根据水雷战的特点,提出了建立未知水雷障碍参数分析专家系统的观点,对专家系统的设计方法进行了一定的探讨,并针对专家系统建立中的"瓶颈"问题,提出了基于Vague集插值近似推理的专家系统知识自动获取方法,在介绍推理过程的基础上给出了算例.从推理的结果来看,该方法具有较高的可信度,从而为专家系统的研制提供了一定的方法支持.     

基于科学计量的机器学习技术发展评估分析

机器学习是通过数据训练使机器获取新的知识和技能的计算机技术,是人工智能技术的核心和前沿领域之一。本文以Web of Science?核心合集收录的机器学习领域相关SCI论文和incoPat全球专利数据库收录的机器学习领域相关专利为数据源,运用科学计量方法对文献数据和专利数据进行时间、地域和机构分布分析,展示了机器学习领域研究实力的分布情况,并对机器学习的发展趋势进行了分析;然后利用主题聚类分析方法及可视化软件VOSviewer,挖掘出机器学习领域的关键技术、技术热点;最后对结果进行了总结分析,以期为我国机器学习发展布局提供参考和借鉴。     

在线学习的主用户仿冒攻击策略

在认知无线网络中,次用户通过频谱感知来学习频谱环境,从而接入那些没有被主用户占用的频谱空隙。事实上,多种恶意攻击的存在会影响次用户频谱感知的可靠性。只有深入研究恶意攻击策略,才能确保认知无线网络的安全。基于此,研究了一种认知无线网络中的欺骗性干扰策略,即主用户仿冒攻击策略,该攻击策略通过在信道上传输伪造的主用户信号来降低次用户频谱感知的性能。具体来说,将攻击策略问题建模为在线学习问题,并提出基于汤普森采样的攻击策略以实现在探索不确定信道和利用高性能信道间的权衡。仿真结果表明,与现有的攻击策略相比,提出的攻击策略能更好地通过在线学习优化攻击决策以适应非平稳的认知无线网络。     

强化学习框架下移动自组织网络分步路由算法

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出强化学习框架下的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集以提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析。仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。     

失效概率函数求解的高效算法

结合基于分数矩约束的极大熵方法和替代模型法,发展了一种失效概率函数求解的高效算法。所提算法的基本思路是利用自主学习的迭代Kriging方法来构造失效概率函数,即采用较少的训练样本来构造粗糙的失效概率函数,在此基础上通过添加新的违反学习函数约束的样本来更新失效概率函数,直到达到精度要求。对于每一个分布参数的训练样本点,所提方法采用分数矩约束的极大熵法来求解相应的失效概率样本。由于分数矩的计算采用了高效的降维积分,并且由于分数矩约束下极大熵法中优化策略高效地逼近了响应的概率密度函数,从而使得失效概率样本能够被高效高精度地估计出来。为了检验所提方法的精度及效率,给出了两个算例,对比了所提方法与已有的失效概率函数求解的Bayes公式法及Monte Carlo法等,结果表明,所提方法适用于求解复杂的功能函数问题,且在满足精度要求的基础上大大降低了计算量。     

基于迭代学习观测器的卫星姿态滑模容错控制

为解决卫星上反作用飞轮存在安装偏差、故障及外部干扰情况下的姿态控制问题,提出了一种基于迭代学习观测器的姿态容错控制方法。该方法通过设计迭代学习观测器,以较小的计算量实现对执行机构发生的故障以及安装偏差进行精确的估计。并利用观测器的观测结果设计滑模控制器,使处于外部干扰条件下的卫星系统在执行机构发生故障的情况下可以快速稳定地完成姿态机动任务。进一步基于Lyapunov稳定性定理证明了迭代学习观测器及控制器的全局渐近稳定性。针对反作用飞轮存在不确定性及故障的情况下进行仿真,仿真结果表明,与同类容错控制方法相比,所提方法可以更加快速精确地对故障进行估计并完成姿态控制。     

火炮身管内膛疵病检测现状与展望

简要回顾了火炮身管内膛疵病的光学检测方法及其局限性,详细介绍了目前重点研究的光电窥膛检测方法,分析了取得的成果和存在的问题。对火炮身管内膛疵病检测的发展方向进行了预测与展望,指出基于机器视觉的研究是一个新的方向。探讨了今后的研究思路,提出首要的任务是在软件方面实现“采集一识别一判定”的自动运行,为此需要重点研究疵病检测的机器视觉图像信息、图像的纹理特征分析技术、疵病评定体系等3方面的内容。     

用于多类分类的层次式支持向量机

针对支持向量机存在的训练数据量大导致的训练时间过长和训练数据不平衡导致的分类结果会向训练数据多的类倾斜等问题,提出了适合于多类分类的层次式支持向量机。在训练过程中,首先折衷考虑各类之间的距离和各类的训练数据长度,据此将训练样本分为距离较远且其长度基本平衡的2类,然后逐层进行训练,最终形成二叉树分类结构。仿真实验证明,该方法能够有效地缩短训练和分类时间,且对多类分类中的数据不平衡问题有一定的效果。