对多功能雷达的DQN认知干扰决策方法

基于Q-Learning的认知干扰决策方法随着多功能雷达(multifunctional radar, MFR)可执行的任务越来越多,决策效率明显下降。对此,提出了一种对MFR的深度Q神经网络(deep Q network, DQN)干扰决策方法。首先,分析MFR信号特点并构建干扰库,以此为基础研究干扰决策方法。其次,通过对DQN原理的简要阐述,提出了干扰决策方法及其决策流程。最后,对该决策方法进行了仿真试验并通过对比DQN和Q-Learning的决策性能,验证了所提方法的必要性。为提高决策的实时性和准确率,对DQN算法进行了改进,在此基础上,结合先验知识进一步提高了决策效率。仿真试验表明:该决策方法能够较好地自主学习实际战场中的干扰效果,对可执行多种雷达任务的MFR完成干扰决策。     

导弹武器模拟训练考评系统设计

为提高某导弹模拟训练系统中评估的客观性与准确性,确立以准确性、熟练度和操作人员状态为主的评价指标体系,构建适当的数学模型计算各子指标分值,将子指标定量化,解决由考官进行评判时存在的主观性强、标准不统一等缺点。利用专家系统,对考评过程中需要的专业知识和评价规则进行存储,实现了评分过程的自动化。针对层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)需要多次赋值保证一致性和群组决策特征根法(group eigenvalue method, GEM)结构模糊的缺点,提出了基于AHP和GEM融合算法的权重设置方案,利用AHP-GEM算法对各子指标得分进行加权评估,最终形成了一套合理有效的模拟训练评估系统。最后,通过与考官人工评分的方法进行比较,验证了所提评分系统的合理性和准确性。     

时宽-波形基联合捷变的LPD通信波形

为了提升通信信号的低检测概率(low probability of detection, LPD)性能,从降低通信波形各域能量聚敛性的角度,提出时宽-波形基联合捷变(joint agility of time width and waveform bases, JATW)的波形构架。基于此构架,以切普扩频(chirp spread spectrum, CSS)和正弦扩频(sinusoidal frequency spread spectrum, SFSS)为波形基,采用变时宽(varied of time width, VTW)参数配置方法,提出基于VTW-CSS/SFSS混合波形的LPD通信波形。采用数学推导辅以数值仿真分析的方法,分析所提出波形的各域能量聚敛特征。理论分析和数值仿真结果表明,相较于CSS和SFSS,所提波形的各域能量聚敛性明显较弱, JATW的波形构架有助于提升通信波形的LPD性能。     

基于特征生成的轴承不均衡数据故障诊断

针对实际生产中难以获得足量的故障样本数据导致训练中样本不均衡、样本不足等问题,提出了一种基于特征聚类的过采样算法,并将其与卷积神经网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。该模型将频域信号作为模型的输入,通过卷积神经网络进行特征提取,再通过过采样技术生成新的特征数据实现数据的均衡化,将新生成的特征数据和原有特征一同输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器中完成样本的分类,实现滚动轴承的故障诊断。通过对比实验,结果表明该方法可以有效解决数据不均衡的问题。     

民航术语的特征及汉译策略

民航专业文本中的术语是翻译的难点,不规范的翻译往往会导致民航术语译名的混乱。民航术语中频繁出现缩略词、次科技词和合成词,在翻译时,需要根据术语的特征和具体的语境选择合适的翻译方法。民航文本专业性强,术语涉及的领域广,译员需要具备一定的专业背景知识,运用灵活的汉译策略,才能把握住术语的真实含义,做出专业、准确的翻译。     

鄂尔多斯地区中元古界长城系沉积特征研究

利用野外剖面考察、岩心观察、薄片鉴定和粒度分析等技术手段对鄂尔多斯地区中元古界长城系沉积区的沉积特征进行研究。研究表明,长城系岩性主要为紫红色、灰白色石英砂岩、石英岩,夹少量碳酸盐岩,含多层石英细砾岩。砂岩成分成熟度和结构成熟度比较高;层理构造发育,主要为陆相、海陆过渡相层理构造,可见波痕和干裂等层面构造;鄂尔多斯地区中元古界长城系自北东向西南具有水体逐渐加深的趋势,依次发育河流、三角洲、滨浅海、浅海及深海沉积相。     

TransE和TransH模型空间地址表示学习中的对比研究——以广州市天河区为例

将地理知识融入空间地址，研究空间信息与语义信息融合的知识表示学习方法；将空间地址数据集在TransE模型和TransH模型上进行训练，通过元组分类和向量间距离评估的方法进行对比研究.研究结果表明:(1)在地址实体的表示学习任务中，TransH模型在对复杂关系的建模任务上明显优于TransE模型；(2)在语义知识基础上融入空间关系，能够有效地解决地址实体语义相似而空间距离不相近和空间距离相近而语义不相似的两大问题.语义关系与空间关系的融合，将能够挖掘更多有价值的信息，有利于进一步开展地理知识图谱的补全工作，可为地理知识图谱表示学习提供方法借鉴.     

基于知识图谱法的国内古镇研究可视化分析

以中国知网(CNKI)核心期刊与CSSCI库收录的1992—2017年我国研究古镇的682篇相关论文为数据,通过引文分析软件(Citespace V)对其进行可视化分析,绘制出国内古镇研究的知识图谱,描述和分析国内古镇研究的现状与热点.结果表明:发文作者核心团队不明显,呈现出"整体分散、局部集中"的特点,核心作者之间缺乏学术交流;同济大学处于核心地位,与较多机构存在合作关系,而其他机构科研能力与其相差较大;古镇领域主题随时间变化分为古镇资源研究、古镇保护与发展和古镇文化传承3个阶段,但近些年缺乏理论创新;古镇研究大致沿4个方向发展,研究内容与方法趋于多元化与多学科交叉.并从理论、视角和方法3个方面对国内古镇研究的趋势进行展望,为今后本领域的研究提供参考与借鉴.     

基于DIKW图谱的虚拟社区用户性格分类与转换方法

随着社交网络的发展，网络虚拟社区的成员数量快速增长.在虚拟社区中，用户会偏向选择浏览自己喜欢的内容，同时倾向与具有相近或相关兴趣爱好或目的的人进行内容交流与处理合作.在虚拟社区中，用户之间的交互内容以数据、信息和知识的形态存在.虚拟社区上大量的数据、信息与知识形态的网络类型化资源中保留了许多网络用户使用“痕迹”.这些痕迹是真实用户的数字化存在代表.为了实现对虚拟社群用户生成内容按照偏好和兴趣进行量化调控，采用数据信息知识及智慧（data information knowledge wisdom，DIKW）图谱对这些类型资源进行建模.根据用户DIKW图谱结合自我构建理论将用户按性格指数进行进一步的归类，并根据DIKW图谱结合自我决定理论将用户的心理需求分类.根据性格指数和心理需求设计了针对不同用户的不同的性格转换方法，模拟了用户生成内容的产生.     

基于联盟链的微电网身份认证协议

目前，微电网电力交易存在着身份认证协议不安全、交易中心化、数据无法追踪溯源、节点之间缺乏共识等问题，而区块链具有分布式存储、去中心化、数据不可篡改等优势.为此，基于联盟链的微电网身份认证协议，将区块链应用于微电网的身份认证以解决上述问题.首先，使用零知识证明解决了新节点的身份认证问题.其次，将其ID写入Merkle树并在整个联盟链中广播，利用区块链可以保证数据不被篡改的原理确保了数据的安全性和可追溯性，解决了传统电力交易的中心化、数据存储不安全、电力交易无法追踪溯源等问题.最后，凭借着瑞波共识协议所具有的安全高效的优势有效地解决了节点之间的共识问题.通过方案对比可知：该方案采用的零知识证明在身份认证中具有计算开销小及瑞波共识机制算法具备共识速率快的优点.经过安全性分析及性能分析可知：该方案在解决微电网的身份认证安全性问题的同时又能保证节点的运行性能最优.