具有外部干扰的耦合时滞神经网络固定时间二分同步

针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性.     

相参频率捷变雷达目标稀疏重建性能边界综述

相比频率固定的脉冲多普勒体制, 频率捷变体制在抗干扰方面具有显著优势。但在该体制下, 基于匹配滤波的信号处理算法存在旁瓣平台问题, 难以与动目标检测兼容。压缩感知理论将目标参数估计建模作为欠定方程求解, 为该问题提供了解决思路。在相参频率捷变雷达中, 压缩感知能否准确重建目标是一个基础性问题。本文梳理了针对该问题的相关研究, 借助相变理论与相变曲线的解析表达式, 定量描述了捷变频雷达重建目标的成功概率与主要系统和目标参数之间的关系; 该理论性能边界与仿真实际所能达到的性能相接近。此外, 还探讨了现有成果在实际应用中的价值, 展望了未来研究方向。     

基于Copula函数的土石坝三维坝坡稳定可靠度分析

不完备概率信息条件下边坡稳定可靠度评价是岩土工程新兴的热点问题之一,其关键难点在于如何在不完备概率信息条件下有效地建立符合抗剪强度参数分布特征的联合概率分布模型.在考虑堆石料非线性强度参数不完备概率信息条件下,采用Copula函数建立非线性强度参数联合分布模型,结合径向基神经网络(RBFN)提出了土石坝坝坡稳定系统可靠度分析智能响应面法,并通过实例验证了其可行性与有效性.最后,基于所建的智能响应面,系统研究了Copula函数类型与样本数量对土石坝坝坡稳定系统可靠度的影响规律.     

基于市场与行业视角的多源信息环境下企业竞争情报服务模式探析

在多源异构信息环境下,研究融合多源信息的情报分析方法是企业竞争情报研究和应用的关键.通过分析不同情报源的特点,结合企业竞争情报服务分析范式框架,分别提出了基于市场与行业视角的多源信息环境下企业竞争情报服务的模式.基于市场与行业两个不同的视角分析企业竞争情报,可以更全面地为企业发展战略提供支撑.     

MADDPG算法并行优先经验回放机制

多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法是深度强化学习方法在多智能体系统(multi-agent system, MAS)领域的重要运用,为提升算法性能,提出基于并行优先经验回放机制的MADDPG算法。分析算法框架及训练方法,针对算法集中式训练、分布式执行的特点,采用并行方法完成经验回放池数据采样,并在采样过程中引入优先回放机制,实现经验数据并行流动、数据处理模型并行工作、经验数据优先回放。分别在OpenAI多智能体对抗、合作两类典型环境中,从训练轮数、训练时间两个维度对改进算法进行了对比验证,结果表明,并行优先经验回放机制的引入使得算法性能提升明显。     

基于观点动力学的水库移民文化适应机制研究

从观点动力学的全新视角出发,首先厘清非自愿移民文化适应概念框架,然后据此构建出“社会心理建模+复杂网络分析+多Agent仿真”的文化演化计算模型,最后通过模拟实验量化分析了水库移民文化适应的影响因素和发生机制。结果表明:移民身份认同中的文化容忍度和易感性能加速文化适应进程;扩大移民在安置区的社交范围和精英移民的引导,能辅助其与原住民间的文化交互;政策满意度比文化环境的营造更为重要,能通过调节文化冲击方式来改变移民文化观念的更替速率,进而影响移民文化适应过程的平稳性与极化趋势。     

基于跟踪信息的多帧联合检测方法

传统多帧联合检测方法针对搜索阶段进行设计, 由于无任何目标信息, 需要采用较高的检测门限以降低虚警数量。然而, 一旦成功建航, 目标存在性已确定, 可利用目标跟踪信息调整多帧联合检测策略, 以提升微弱目标检测能力。基于上述考虑, 本文提出了一种基于跟踪信息的多帧联合检测方法。首先利用当前时刻跟踪信息建立预测波门, 然后设定较低的单帧检测门限保障微弱目标信号的高概率检测, 最后在航迹恒虚警约束下调整多帧联合检测门限, 从而完成航迹维持和撤销。仿真实验表明所提方法可有效提高目标检测概率和跟踪维持概率。     

河流断面演变关键影响因子遥感统计分析与识别

选取人类活动影响较小的三江源地区,利用多源遥感数据,结合最小二乘法与模糊聚类法开展大数据统计分析,探索自然因素对河流断面形状空间变异的影响.结果表明:在所有影响因素中,流域面积是驱动河流断面形状变化最主要的影响因素,随着断面控制流域面积的增加,上游"窄-深"型河道渐变为下游"宽-浅"型河道;土壤孔隙高、粉粒含量大、断面位置坡度高、植被盖度低的地理环境更利于抛物线型河流断面的形成;断面形状拟合参数(a)、控制流域面积(S)与宽深比(RWD)的关系函数均为指数型函数(a=c1ed1s,RWD=c2ed2S).以上结论适用于受人类活动影响小、资料缺乏的山区自然河道,可准确、高效、安全地获取河流断面形状,为河流水质评价、生态流量计算、河流健康保护、水土保持措施配置研究等奠定坚实的方法和数据基础,助力我国生态文明重大方略的实施.     

融合码盘和激光雷达的里程计与建图

提出了一种用于自动驾驶汽车的低漂移、低延迟的里程计与高精度建图的算法。该方法融合了多种传感器的测量结果，包括车轮编码器、转向盘转角编码器、激光雷达及可选GPS等的测量结果。里程计算法由车轮里程计和激光里程计组成：前者基于车辆运动学模型，高频、实时估计位姿增量，用于点云去畸变和为后者优化位姿提供可用的初值；后者以较低的频率估计车辆的精确位姿变化，以补偿前者累计的误差，其核心是一种基于角度度量的两阶段特征提取方法。建图算法基于因子图，包含激光里程计因子、回环因子和可选GPS因子，通过增量平滑和建图算法优化全局轨迹，在线生成全局地图，其中GPS因子能够自动对齐GPS坐标系和里程计坐标系，逐步融合GPS测量值，解除了算法初始化过程对于GPS的依赖。所提出的方法在自动驾驶汽车平台数据集上进行了评估，并和已开源的部分相关工作进行对比，结果表明它具有更低的漂移率，在本文进行的最大规模的测试中达到了0.53%。相关代码以开源形式供交流参考（https：//github.com/Saki-Chen/W-LOAM）。     

一种改进的基于极小调节的多属性共识法则的共识模型

在群体决策中,共识达成过程通常是一个交互迭代的过程,以共识模型(或算法)形式呈现。对于多属性群体决策,基于极小调节的多属性共识法则的共识模型最近受到较多关注。本文举例说明现有共识模型因其偏好调节建议的缺陷可能导致迭代过程不能收敛(其收敛性的证明存在错误),进而提出一个改进的共识模型,并证明了模型算法的收敛性;示例说明改进的共识模型有效、适用范围更广。对于多属性群体决策问题,本文提出的偏好调节方法对今后改进其他相关的基于极小调节的共识模型(算法)和开发新的共识模型提供了参考。