双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先,根据环境的先验信息,在原概率图基础上引入标志位,建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型,提高环境和目标的信息感知准确度;其次,定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息,建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数;最后,建立分布式UAV之间的信息交互模型,运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合,在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明,基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生,使得UAV能够准确地搜索到目标;同时,对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性,保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

中距协同空战决策过程二次聚类重构与评估

未来空战将以中距空战为主,找出导致中距空战结果的原因是开展贴近实际的中距空战智能决策需解决的重要问题。针对空战训练过程中记录数据分布的复杂特点,建立了中距协同空战训练评估模型,提出了基于高阶导数聚类和相对模糊熵聚类的二次聚类方法,计算编队协同决策集,实现编队中距协同空战决策过程重构。以编队协同搜索和协同机动决策的角度,寻找编队协同决策与中距空战结果的相关性,并通过实例评估验证了聚类算法的合理性。     

基于人车路协同的智能交通出行信息服务系统

近年来,智能交通信息服务受到广泛的关注,针对数据实时性和准确性差、信息交互共享难问题,设计了一种人车路协同的智能交通出行信息服务系统,形成人车路智能协同的工作环境。为解决智能交通结构化多源信息融合,提出了一种由卡尔曼(Kalman)滤波和D-S(Dempster/Shafer)证据理论两种信息融合模型——KD-SF模型,发现采用KD-SF模型信息融合结果与GPS车载采集实际测试数据近似相同,信息融合更精确。通过系统应用验证表明,人车路协同系统与交通服务信息融合后,在高峰时段公交线路平均运行车速明显提升,乘客平均候车时间明显缩短,提高城市公共交通运行效率。     

基于边端协同的CNN推理加速框架

基于卷积神经网络(CNN)的移动应用程序通常处理的是计算密集型任务,然而传统的云推理和端推理方式在低时延和高准确率方面仍面临着挑战。针对以上问题,提出了一种基于边端协同的CNN推理框架,它能让一个端设备和多个边缘服务器协同工作以提供CNN推理服务。该方法综合考虑高度动态的网络带宽和设备负载情况,分步决策出模型多个最佳分割位置以优化计算和通信权衡。基于硬件测试平台的实验评估表明,相较于3种流行的CNN推理方法,该方法实现了14.3%～67.5%的推理加速,提升边缘服务器的计算资源利用率100%。     

融合PCA降维和均值漂移聚类的协同过滤推荐算法

为了解决传统的协同过滤推荐算法中评分矩阵稀疏及近邻搜索耗时长导致的推荐准确性及时间效率有待提升的问题,设计了一种融合PCA降维和均值漂移聚类的协同过滤推荐算法PMCF。该算法用主成分分析法PCA保留最能代表用户兴趣的维度,以缓解评分矩阵稀疏问题;用均值漂移聚类算法在降维后的低维向量空间上对用户聚类,以减小目标用户最近邻的搜索范围。在Movielens数据集和HetRec2011-Movielens-2k数据集上的实验结果表明,PMCF算法能够有效地提升推荐结果的准确性,同时具有较高的时间效率。     

空中/地面机器人异构协同技术研究:现状和展望

多空中/地面机器人异构协同是一个新的前沿性技术领域,该技术可拓宽空中机器人和地面机器人的应用范围,提高其侦察、搜救及执行其它任务的效率.本文对空中/地面机器人的异构协同技术中的群集运动、编队控制、编队控制稳定性分析、网络控制、实际应用等核心问题进行了系统综述,并分析空中/地面机器人异构协同技术的未来发展趋势.     

多介质板式换热器试验研究与分析

对一种基于Alpha magnetic spectrometer（AMS）热系统研究与设计自主开发的能够实现多介质换热的新型板式换热器进行了试验研究与分析.该种新型换热器的换热板片由凸球面和凹球面构成不连续波纹,其换热性能优于BR1型人字形板式换热器,阻力特性明显优于目前常用的60°人字形板式换热器.本文分析了球面波纹强化传热的机理,认为球面波纹能够减小局部场协同角,提高了板间流场与温度场的协同程度.     

基于智能传感器的新型巡检机器人应用研究

目前,机器人巡检技术的智能化程度很高,能够解决变电站巡检任务的艰巨性、重复性和高风险所带来的大部分问题。但是,由于作业现场的复杂环境及天气变化、巡检对象的多样性等原因,要求变电站巡检机器人的作业能力和作业范围覆盖变电站巡检任务的所有方面是不现实的。因此,本文主要研究了用于检测变电站设备状态以及弥补变电站巡检机器人作业范围不足的新型智能传感器,并将变电站巡检机器人、现有变电站状态检测系统和新型智能传感器进行协同和信息融合,构建了变电站智能化人工智能巡检体系。     

港口竞争力与腹地经济协同机制面板数据分析

本文在港口竞争力评价模型中同时引入港口硬件竞争力和软件竞争力指标,进一步完善了港口综合竞争力评价指标体系.在此基础上,结合面板数据模型分析国内9大港口综合竞争力与其腹地发展的协同机制,基本克服了现有港城研究中普遍存在的单角度、单维度和单主体问题.研究表明:港口综合竞争力存在惯性,较弱港口实现超越较难,但可通过充分结合腹地供需结构和贸易特色提升软实力来以长补短.腹地经济结构以及贸易和物流发展水平对港口综合竞争力具有显著正向影响,港口综合竞争力提升又会改善腹地经济结构,而腹地区域产出水平并不是港口综合竞争力的主要影响因素.研究揭示港口综合竞争力提升应从以基建为核心的要素驱动转变为结合创新和服务驱动,通过整合港口与腹地资源来优化港口竞争力结构,做到港口-腹地相互促进,共同发展.     

基于量子博弈的产学研协同创新激励机制研究

本文引入了量子博弈的分析范式来研究产学研协同创新的激励机制,构建了产学研协同创新的量子博弈模型.对是否考虑纠缠态的情形做了比较研究,结果表明,考虑了纠缠态后,努力的一方不必再承担对方"背叛"的风险,在一定程度上解决了经典博弈中的"囚徒困境"问题.在产学研协同创新的情境下,协同双方需要在协同开始前商榷并委托第三方确定可被观测到的、易于量化的相关绩效指标,并签订"纠缠合同",确保协同双方均没有动机去采取非量子策略,这时采用最大努力程度的完全量子策略对协同双方来说均是最优的.