检索结果-南通市图书馆

基于深度强化学习的固定翼无人机编队协调控制方法

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航空学报 2021年第4期42卷 414-427页

作者：相晓嘉闫超王菖尹栋国防科技大学智能科学学院长沙410073

由于运动学的复杂性和环境的动态性,控制一组无人机遂行任务目前仍面临较大挑战。首先,以固定翼无人机为研究对象,考虑复杂动态环境的随机性和不确定性,提出了基于无模型深度强化学习的无人机编队协调控制方法。然后,为平衡探索和利用,... 详细信息

由于运动学的复杂性和环境的动态性,控制一组无人机遂行任务目前仍面临较大挑战。首先,以固定翼无人机为研究对象,考虑复杂动态环境的随机性和不确定性,提出了基于无模型深度强化学习的无人机编队协调控制方法。然后,为平衡探索和利用,将ε-greedy策略与模仿策略相结合,提出了ε-imitation动作选择策略;结合双重Q学习和竞争架构对DQN(Deep Q-Network)算法进行改进,提出了ID3QN(Imitative Dueling Double Deep Q-Network)算法以提高算法的学习效率。最后,构建高保真半实物仿真系统进行硬件在环仿真飞行实验,验证了所提算法的适应性和实用性。

关键词：固定翼无人机无人机编队协调控制深度强化学习神经网络

Monte Carlo方法在B样条函数分频理论中的应用

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计算物理 2010年第6期27卷 823-828页

作者：王菖黄寒砚吴福强国防科技大学理学院数学与系统科学系湖南长沙410073 军械士官学校雷达系湖北武汉430075

针对弹道参数的B样条表示问题,运用Monte Carlo方法对B样条函数分频理论进行仿真论证,得到B样条延拓节点的补充方法,并验证B样条函数逼近空间相容性定理的正确性.比较Monte Carlo方法和B样条分频算法的计算结果,说明分频算法合理.将该... 详细信息

针对弹道参数的B样条表示问题,运用Monte Carlo方法对B样条函数分频理论进行仿真论证,得到B样条延拓节点的补充方法,并验证B样条函数逼近空间相容性定理的正确性.比较Monte Carlo方法和B样条分频算法的计算结果,说明分频算法合理.将该算法应用于外弹道跟踪测量数据的处理中,可以确定出表示弹道所需要的样条节点个数及样条节点序列的排布,有效减少待估参数个数.

关键词： Monte Carlo 样条函数时频分析

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外弹道测量数据的节省建模技术

外弹道测量数据的节省建模技术

作者：王菖国防科学技术大学

学位级别：硕士

在外弹道测量数据的融合处理中,建立节省参数模型可以减少待估弹道参数的个数,提高弹道表示的精度;同时可以考虑节省使用测量数据样本,从而达到提高计算效率的目的.本文的工作如下: ①基于截幂样条基下的样条分频理论,本文考虑到B样条... 详细信息

在外弹道测量数据的融合处理中,建立节省参数模型可以减少待估弹道参数的个数,提高弹道表示的精度;同时可以考虑节省使用测量数据样本,从而达到提高计算效率的目的.本文的工作如下: ①基于截幂样条基下的样条分频理论,本文考虑到B样条基的局部支撑性、系数矩阵的对称稀疏性等特点及其工程应用的广泛性,因而采用B样条函数对外测数据进行处理,从理论上证明了逼近空间的相容性定理.由相容性定理的证明过程得到了延拓节点的一种补充方式,可有效确定出表示弹道所需要的样条节点序列.并且,运用Monte Carlo方法对B样条函数分频理论进行仿真论证,验证了B样条延拓节点的补充方法及B样条函数逼近空间相容性定理的正确性,说明了分频算法的合理性.运用该方法,可以确定出表示弹道所需要的样条节点个数及样条节点序列的排布,有效地减少了待估参数的个数,提高了弹道估计的精度. ②本文提出将虚拟试验序贯近似建模方法应用到外测数据处理的数据样本抽取中,从而达到节省数据样本的目的.由于弹道不同特征段的平滑程度不同,因此各段落所需的数据样本稠密度也不同.传统的Kriging方法对不规则系统响应建模效果较差的原因是平稳性假设.为此,采用非线性映射方法,提出了一种基于区域规则程度和非平稳性假设的Kriging方法;以此为基础,提出了一种序贯设计准则,使试验点序贯产生于预测不确定性大、且距离现有试验点远的区域.典型算例表明,在保证预测精度的条件下,该方法可以减少复杂仿真试验的次数.应用该方法在不同弹道特征段序贯地选择试验样本点,将有效减少所需的数据样本量.

关键词：样条函数时频分析蒙特卡罗节省样本建模计算机试验序贯设计

同方学位论文库评论

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基于不平稳假设的序贯近似建模方法

系统工程理论与实践 2010年第11期30卷 2089-2098页

作者：黄寒砚王正明陈璇王菖国防科学技术大学数学与系统科学系长沙410073 军械士官学校雷达系武汉430075

在工业设计中常涉及复杂、耗时的仿真,建立简单的近似模型可以简化分析和优化过程.元模型的构建和仿真试验的设计是其中的两个关键问题.针对元模型的构建,分析指出传统的基于平稳性假设的Kriging方法并不适合常见的不规则系统的建模,接... 详细信息

在工业设计中常涉及复杂、耗时的仿真,建立简单的近似模型可以简化分析和优化过程.元模型的构建和仿真试验的设计是其中的两个关键问题.针对元模型的构建,分析指出传统的基于平稳性假设的Kriging方法并不适合常见的不规则系统的建模,接着采用非线性映射方法,提出了一种基于不平稳假设的Kriging方法.实例说明:相对于传统的Kriging方法,该方法不仅可以建立精度较高的预测模型,而且对模型的预测不确定性的描述也更符合直观认识;针对计算机试验设计,提出了一种基于改进的Kriging方法的序贯准则,使得试验点序贯产生在不确定性大且距离现有试验点远的位置.算例表明:该序贯设计比一步设计效果好,能节约试验样本.

关键词： Kriging模型计算机试验序贯试验设计不平稳协方差均匀设计预测不确定性

2019冠状病毒病的口腔症状及机制研判与探讨

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病毒学报 2023年第3期39卷 805-815页

作者：王菖与成姝婷四川大学华西口腔医学院成都610041 四川大学华西基础医学与法医学院国家卫生健康委员会时间生物学重点实验室成都610041

口腔健康是全身健康的重要组成部分之一,口腔不仅是消化系统的起始部位,还与呼吸系统直接相通。受到2019冠状病毒病(Coronavirus disease 2019, COVID-19)的影响,口腔医疗资源出现疫情下的短缺,而对COVID-19患者的口腔症状的普及不到位... 详细信息

口腔健康是全身健康的重要组成部分之一,口腔不仅是消化系统的起始部位,还与呼吸系统直接相通。受到2019冠状病毒病(Coronavirus disease 2019, COVID-19)的影响,口腔医疗资源出现疫情下的短缺,而对COVID-19患者的口腔症状的普及不到位也造成口腔治疗时存在医源性感染的潜在风险。现阶段关于COVID-19的研究多集中在呼吸系统、神经系统、心血管系统和免疫系统领域,虽有关于COVID-19患者出现口腔感染迹象的报道,但目前对口腔潜在影响的研究较少。本文将针对COVID-19致病病毒—严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型(Severe acute respiratory syndrome-coronavirus-2, SARS-CoV-2)的感染特点、COVID-19患者的口腔症状及机制进行综述,强调从口腔领域研究COVID-19的必要性,望有助于预防疾病、控制传播、筛查诊断和治疗。

关键词： 2019冠状病毒病严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型口腔疾病机制

基于部件模型的无人机系统小样本车辆目标识别方法

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国防科技大学学报 2021年第1期43卷 117-126页

作者：牛轶峰朱宇亭李宏男王菖吴立珍国防科技大学智能科学学院湖南长沙410073

对地目标检测与识别是无人机系统典型任务之一,但受限于任务特殊性,往往难以获取足够的目标样本数据以实现高可靠的目标识别。为此,结合人的认知特性,提出一种基于部件模型的小样本车辆目标识别方法,可有效提高无人机感知能力。采用视... 详细信息

对地目标检测与识别是无人机系统典型任务之一,但受限于任务特殊性,往往难以获取足够的目标样本数据以实现高可靠的目标识别。为此,结合人的认知特性,提出一种基于部件模型的小样本车辆目标识别方法,可有效提高无人机感知能力。采用视觉显著性检测与物体性检测相结合的检测方法,提取目标可能区域;采用基于图论的GrabCut方法与最大类间方差法相结合的分割方法,分割目标并提取目标内部件;采用基于概率图模型的部件识别方法,通过将部件轮廓稀疏表示为条件随机场,并进行概率推理实现部件识别;采用基于贝叶斯的目标识别方法完成目标是否为车辆的判断。通过无人机拍摄的车辆图像验证表明,算法可在样本较少、光照变化、存在遮挡等情况下,以较高准确率检测并识别出车辆目标,同时识别算法具有一定可解释性。

关键词：无人机目标识别图像分割部件模型小样本学习

多智能体深度强化学习及其可扩展性与可迁移性研究综述

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控制与决策 2022年第12期37卷 3083-3102页

作者：闫超相晓嘉徐昕王菖周晗沈林成国防科技大学智能科学学院长沙410073

得益于深度学习强大的特征表达能力和强化学习有效的策略学习能力,深度强化学习在一系列复杂序贯决策问题中取得了令人瞩目的成就.伴随着深度强化学习在诸多单智能体任务中的成功应用,其在多智能体系统中的研究方兴未艾.近年来,多智能... 详细信息

得益于深度学习强大的特征表达能力和强化学习有效的策略学习能力,深度强化学习在一系列复杂序贯决策问题中取得了令人瞩目的成就.伴随着深度强化学习在诸多单智能体任务中的成功应用,其在多智能体系统中的研究方兴未艾.近年来,多智能体深度强化学习在人工智能领域备受关注,可扩展与可迁移性已成为其中的核心研究点之一.鉴于此,首先阐释深度强化学习的发展脉络和典型算法,介绍多智能体深度强化学习的3种学习范式,分析两类多智能体强化学习的典型算法,即分解值函数方法和中心化值函数方法;然后归纳注意力机制、图神经网络等6类具有可扩展性的多智能体深度强化学习模型,梳理迁移学习和课程学习在多智能体深度强化学习可迁移性方向的研究进展;最后讨论多智能体深度强化学习的应用前景与研究方向,为未来多智能体深度强化学习的进一步发展提供可借鉴的参考.

关键词：深度强化学习多智能体系统迁移学习课程学习可扩展性可迁移性

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无人机先进地面站关键技术综述

国防科技大学学报 2023年第2期45卷 1-14页

作者：相晓嘉谭沁王菖周晗唐邓清牛轶峰国防科技大学智能科学学院湖南长沙410073

具有沉浸显示、智能辅助、自然化人机交互等先进控制能力的新型无人机地面站已成为当前无人机控制领域的研究热点。为分析其中的技术脉络,系统性地梳理国内外一系列无人机先进地面站的功能要点及设计理念,在此基础上从无人机地面站指挥... 详细信息

具有沉浸显示、智能辅助、自然化人机交互等先进控制能力的新型无人机地面站已成为当前无人机控制领域的研究热点。为分析其中的技术脉络,系统性地梳理国内外一系列无人机先进地面站的功能要点及设计理念,在此基础上从无人机地面站指挥控制的观察-判断-决策-行动回路出发,归纳提炼了其技术体系构成,分析指出了其中的任务环境构建、战场态势沉浸式显示、智能化辅助决策和自然化人机交互等关键技术,并对各项技术的主要研究方法进行了深入剖析,还对无人机先进地面站目前存在的挑战和未来发展趋势进行了研判。该研究对新型地面站的研制具有指导和借鉴意义。

关键词：无人机先进地面站任务环境构建沉浸式显示辅助决策人机交互

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B样条分频理论及在外测数据处理中的应用

弹道学报 2010年第3期22卷 99-102页

作者：王菖段晓君王正明涂先勤国防科学技术大学理学院长沙410073

为确定外弹道测量数据节省参数建模中表示弹道所需的样条节点序列,考虑到B样条的局部支撑性、系数矩阵的对称稀疏性等特点,基于B样条函数对外测数据进行分频,改进了基于截幂样条基的分频方法.从理论上证明了逼近空间的相容性定理,并由... 详细信息

为确定外弹道测量数据节省参数建模中表示弹道所需的样条节点序列,考虑到B样条的局部支撑性、系数矩阵的对称稀疏性等特点,基于B样条函数对外测数据进行分频,改进了基于截幂样条基的分频方法.从理论上证明了逼近空间的相容性定理,并由相容性定理的证明过程得到了延拓节点的一种补充方式.运用本文的方法对外测数据进行事后处理,有效地减少了待估参数的个数,提高了弹道估计的精度.

关键词：节省参数建模样条函数时频分析非线性回归