基于改进组合拍卖算法的分布式空战攻击决策

针对高动态空战环境下集中式指挥控制方式易受干扰,且突发情况下重分配时效性不高的问题,基于改 进组合拍卖算法提出一种完全分布式的协同空战攻击决策模型。各战机 agent 用贪婪算法构造组合投标,通过信息交 换与相互协商实现任务的分配与协调,达到攻击方案的一致。实验验证了该算法的有效性,其时效性可满足战场实 际需要。     

积累N次主动变换的传导知识挖掘

针对前N次可拓变换未引起与之相关的信息元发生传导变换,而N+1次主动变换才能引起与之相关的信息元发生传导变换的实际问题,运用可拓变换、传导效应等,并通过给出信息元某特征对于目标特征灵敏度的概念,深入挖掘此类可拓变换及其传导变换的传导知识。通过对某型导弹武器系统定型过程中的试验数据进行分析,表明该方法是对已有传导知识数据挖掘理论的完善和补充,使传导知识挖掘的理论更加丰富、全面。     

航空装备故障损伤等级的可拓精准评定研究

为了满足舰面维修人员对海军航空装备维修保障的需求,提出了航空装备故障损伤等级的可拓评定方法。首先,给出了故障元的概念,以形式化描述航空装备发生的故障及故障的判别特征。其次,给出精准度的概念,对判定故障判别特征量值的准确性进行刻画。在此基础上,利用可拓学的可拓识别方法对航空装备发生故障的损伤等级进行综合评定,提供一种确定航空装备故障损失等级行之有效的途径和方法,为确定故障维修计划及方案提供重要的理论参考借鉴。最后,通过某次远航中直升机发动机的故障算例分析显示：该方法可靠、简单、实用,具有较好的推广应用价值。     

卷积神经网络研究综述

回顾了卷积神经网络的发展历程,介绍了卷积神经网络的基本运算单元.在查阅大量资料基础上,重点介绍了有代表性的AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等,对他们所用到的技术进行剖析,归纳、总结、分析其优缺点,并指出卷积神经网络未来的研究方向.     

基于条件随机场的中文分词算法改进

在中文分词领域,基于字标注的方法得到广泛应用,通过字标注分词问题可转换为序列标注问题,现在分词效果最好的是基于条件随机场(CRFs)的标注模型。作战命令的分词是进行作战指令自动生成的基础,在将CRFs模型应用到作战命令分词时,时间和空间复杂度非常高。为提高效率,对模型进行分析,根据特征选择算法选取特征子集,有效降低分词的时间与空间开销。利用CRFs置信度对分词结果进行后处理,进一步提高分词精确度。实验结果表明,特征选择算法及分词后处理方法可提高中文分词识别性能。     

航空显示信号测试中的笔划数据处理

针对现有测试系统采集复现的笔划画面不清晰的问题,根据航空显示信号中笔划信号各分量之间时序关系及频率分布特征,对笔划采集数据进行处理。对其中辉亮信号采用二值处理,对笔划偏转信号进行分段滤波。采用Savitzky-Golay滤波数据处理算法,引入3σ准则对异常点进行剔除,并对平滑窗口宽度采用动态设计。仿真实验结果表明,该方法可以消除大部分噪声的干扰,使测试系统复现出的笔划画面质量大幅改善。     

基于BERT和知识蒸馏的航空维修领域命名实体识别

针对军事航空维修领域命名实体识别训练数据少，标注成本高的问题，改进提出一种基于预训练BERT的命名实体识别方法，借鉴远程监督思想，对字符融合远程标签词边界特征得到特征融合向量，送入BERT生成动态字向量表示，连接CRF模型得到序列的全局最优结果，在自建数据集上进行实验，F1值达到0.861。为压缩模型参数，使用训练好的BERT-CRF模型生成伪标签数据，结合知识蒸馏技术指导参数量较少的学生模型BiGRU-CRF进行训练。实验结果表明，与教师模型相比，学生模型以损失2%的F1值为代价，参数量减少了95.2%,运算推理时间缩短了47%。