数字化背景下量子博弈的实验探索及应用展望 被引量：2

1

作者 刘军 卢周来 《国防科技》 2022年第5期1-7,共7页

量子博弈是量子力学与博弈论交叉融合下的新兴领域,主要运用量子力学的理论方法,对经典博弈现象及其战略决策进行研究。本文在对量子博弈进行概述的基础上,探讨量子博弈相较于经典博弈的优势,提出数字化背景下实现量子博弈的技术构想。... 量子博弈是量子力学与博弈论交叉融合下的新兴领域,主要运用量子力学的理论方法,对经典博弈现象及其战略决策进行研究。本文在对量子博弈进行概述的基础上,探讨量子博弈相较于经典博弈的优势,提出数字化背景下实现量子博弈的技术构想。最终,对数字化背景下量子博弈的实际应用进行展望。有别于使用粒子纠缠或光学方法的传统技术方案,我们认为,可以依托现有的数字化技术基础,充分发挥大数据算法及计算机算力的作用,对量子博弈的动态过程及策略优化进行计算模拟,进而以最优策略矩阵驱动现实问题的解决。目前我们主要对“翻硬币”及“囚徒困境”量子博弈进行了初步的探索性计算实验。 展开更多

关键词 量子博弈 计算实验 应用设想

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基于DQN的多智能体深度强化学习运动规划方法 被引量：4

2

作者 史殿习 彭滢璇 +3 位作者 杨焕焕 欧阳倩滢 张玉晖 郝锋 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期268-277,共10页

DQN方法作为经典的基于价值的深度强化学习方法,在多智能体运动规划等领域得到了广泛应用。然而,DQN方法面临一系列挑战,例如,DQN会过高估计Q值,计算Q值较为复杂,神经网络没有历史记忆能力,使用ε-greedy策略进行探索效率较低等。针对... DQN方法作为经典的基于价值的深度强化学习方法,在多智能体运动规划等领域得到了广泛应用。然而,DQN方法面临一系列挑战,例如,DQN会过高估计Q值,计算Q值较为复杂,神经网络没有历史记忆能力,使用ε-greedy策略进行探索效率较低等。针对这些问题,提出了一种基于DQN的多智能体深度强化学习运动规划方法,该方法可以帮助智能体学习到高效稳定的运动规划策略,无碰撞地到达目标点。首先,在DQN方法的基础上,提出了基于Dueling的Q值计算优化机制,将Q值的计算方式改进为计算状态值和优势函数值,并根据当前正在更新的Q值网络的参数选择最优动作,使得Q值的计算更加简单准确;其次,提出了基于GRU的记忆机制,引入了GRU模块,使得网络可以捕捉时序信息,具有处理智能体历史信息的能力;最后,提出了基于噪声的有效探索机制,通过引入参数化的噪声,改变了DQN中的探索方式,提高了智能体的探索效率,使得多智能体系统达到探索-利用的平衡状态。在PyBullet仿真平台的6种不同的仿真场景中进行了测试,实验结果表明,所提方法可以使多智能体团队进行高效协作,无碰撞地到达各自目标点,且策略训练过程稳定。 展开更多

关键词 多智能体系统 运动规划 深度强化学习 DQN方法

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群体追逃微分博弈

3

作者 高红伟 孟斌斌 +1 位作者 刘剑 戴照鹏 《运筹学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2024年第3期46-62,共17页

本文以微分博弈和经典的追逃问题为主线,对群体追逃微分博弈的历史发展脉络进行梳理。针对大规模群体追逃问题,从平均场博弈视角出发,阐释了强化学习技术的应用前景。提出探索解决逆向追逃微分博弈的观点,可适用于水下无人舰艇、陆地机... 本文以微分博弈和经典的追逃问题为主线,对群体追逃微分博弈的历史发展脉络进行梳理。针对大规模群体追逃问题,从平均场博弈视角出发,阐释了强化学习技术的应用前景。提出探索解决逆向追逃微分博弈的观点,可适用于水下无人舰艇、陆地机器人以及空中无人机集群等同类场景。区别于其他综述性文章,作者对于俄罗斯以及苏联在本领域发展历史中代表性的学术流派给予了较多关注。 展开更多

关键词 追逃微分博弈 群体智能博弈 平均场博弈 逆向博弈 强化学习

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基于观测重构的多智能体强化学习方法 被引量：1

4

作者 史殿习 胡浩萌 +4 位作者 宋林娜 杨焕焕 欧阳倩滢 谭杰夫 陈莹 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期280-290,共11页

共同知识是多智能体系统内众所周知的知识集。如何充分利用共同知识进行策略学习,是多智能体独立学习系统中的一个挑战性问题。针对这一问题,围绕共同知识提取和独立学习网络设计,提出了一种基于观测重构的多智能体强化学习方法IPPO-CKO... 共同知识是多智能体系统内众所周知的知识集。如何充分利用共同知识进行策略学习,是多智能体独立学习系统中的一个挑战性问题。针对这一问题,围绕共同知识提取和独立学习网络设计,提出了一种基于观测重构的多智能体强化学习方法IPPO-CKOR。首先,对智能体的观测信息进行共同知识特征的计算与融合,得到融合共同知识特征的观测信息;其次,采用基于共同知识的智能体选择算法,选择关系密切的智能体,并使用重构特征生成机制构建它们的特征信息,其与融合共同知识特征的观测信息组成重构观测信息,用于智能体策略的学习与执行;最后,设计了一个基于观测重构的独立学习网络,使用多头自注意力机制对重构观测信息进行处理,使用一维卷积和GRU层处理观测信息序列,使得智能体能够从观测信息序列中提取出更有效的特征,有效缓解了环境非平稳与部分可观测问题带来的影响。实验结果表明,相较于现有典型的采用独立学习的多智能体强化学习方法,所提方法在性能上有显著提升。 展开更多

关键词 观测重构 多智能体协作策略 多智能体强化学习 独立学习

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基于行为树的多星轨道追逃博弈方法

5

作者 苏浩 季明江 +1 位作者 郭鹏宇 曹璐 《智能安全》 2024年第3期82-91,共10页

多智能体强化学习是解决空间追逃博弈问题的一类有效方法,但在多星追逃博弈场景下存在复杂性高、训练时间长、难以收敛等问题。本文提出一种基于行为树的多星轨道追逃博弈方法,将对多个目标的复杂追逃博弈问题分解为对单一目标的追逃博... 多智能体强化学习是解决空间追逃博弈问题的一类有效方法,但在多星追逃博弈场景下存在复杂性高、训练时间长、难以收敛等问题。本文提出一种基于行为树的多星轨道追逃博弈方法,将对多个目标的复杂追逃博弈问题分解为对单一目标的追逃博弈问题。利用行为树构建多星追逃任务分配与博弈决策框架,以最大化追击成功概率为目标建立最优任务分配模型,并利用遗传算法进行求解,实现多星追逃任务快速分解;对于分配的追击任务,各卫星自主选择多智能体深度确定性策略梯度算法训练得到的博弈策略开展博弈决策。结果表明,本文所提方法能将多星轨道博弈任务有效分解,并在行为树的驱动下成功完成对目标的追击。 展开更多

关键词 多星轨道追逃博弈 行为树 任务分配 多智能体强化学习

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基于预训练大模型的行动方案生成方法

6

作者 颜玉松 周圆 +4 位作者 王琮 孔圣麒 王权 黎敏讷 王之元 《计算机科学》 北大核心 2025年第1期80-86,共7页

围绕生成式人工智能赋能指挥决策需求,分析了指挥决策中方案生成问题的难点挑战和新兴预训练大语言模型技术的应用前景,提出了一种基于预训练大模型的作战行动方案生成方法——COA-Gen。首先,为了使生成的行动方案符合目标,设计了多轮... 围绕生成式人工智能赋能指挥决策需求,分析了指挥决策中方案生成问题的难点挑战和新兴预训练大语言模型技术的应用前景,提出了一种基于预训练大模型的作战行动方案生成方法——COA-Gen。首先,为了使生成的行动方案符合目标,设计了多轮方案生成框架;其次,构建了多要素中文提示词模板用于整合海量多源信息;最后,针对特定小领域的数据缺乏问题,引入知识增强技术以提升大模型规划效能。为了验证所提行动方案的效果,制定了基于《星际争霸II》游戏引擎和“虎爪”想定的方案验证环境。实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性,可以较好地依从指挥员意图,验证了大模型用于作战行动方案生成的可行性。此外,不同预训练大模型在相同任务中展现出不同的效果,表明在实际应用中选择不同的预训练大模型可能会生成具有不同风格的行动方案,从而影响最终的行动结果。 展开更多

关键词 大模型 生成式人工智能 智能决策 指挥与控制 作战行动方案

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基于代理模型的航天器表面温度场快速预测方法研究

7

作者 李星辰 李桥 +2 位作者 周炜恩 王宁 姚雯 《宇航总体技术》 2025年第1期10-19,共10页

针对航天器在轨运行时表面温度受太空环境辐射影响而产生剧烈波动的问题,开展了用于快速实时预测航天器表面温度场的代理模型构建研究。通过数值计算方法提供训练数据,输入全连接神经网络进行代理建模,建立工况数据到航天器表面温度场... 针对航天器在轨运行时表面温度受太空环境辐射影响而产生剧烈波动的问题,开展了用于快速实时预测航天器表面温度场的代理模型构建研究。通过数值计算方法提供训练数据,输入全连接神经网络进行代理建模,建立工况数据到航天器表面温度场的高维快速预测,对深度学习方法、混沌多项式展开和高斯过程进行了对比分析。结果显示,基于深度学习的代理模型在稳态条件下训练效率和预测精度均表现优异,平均绝对误差可降低至0.98 K,并且可在0.1 s内完成预测。然而,单一的网络结构对复杂多变的环境特征捕捉能力较差,因此对航天器表面辐射热通量变化率较大部位预测误差较大。研究为航天器表面温度提供了实时预测的新方法,促进了深度学习技术在航天领域的应用验证,对保障航天器稳定运行及延长寿命具有重要意义。 展开更多

关键词 航天器 温度场 深度学习 快速预测 代理模型

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一种基于分布式多源深度学习的智能物联网异常检测模型 被引量：1

8

作者 刘逸冰 周颉鑫 +2 位作者 杨本翼 朱效洲 姚雯 《智能安全》 2023年第4期47-57,共11页

随着智能物联网应用场景的不断拓展,网络攻击的频率与规模在不断增加,基于数据流量的异常行为检测是应对物联网安全风险的重要手段。传统检测工具存在隐私泄露、准确率低、稳定性差等薄弱点,为改善这一状况,提出一种基于分布式框架的神... 随着智能物联网应用场景的不断拓展,网络攻击的频率与规模在不断增加,基于数据流量的异常行为检测是应对物联网安全风险的重要手段。传统检测工具存在隐私泄露、准确率低、稳定性差等薄弱点,为改善这一状况,提出一种基于分布式框架的神经网络异常行为检测模型。首先,该模型引入群体防御的思想,利用分布式结构安全地共享边缘网关的流量知识,有助于提高检测性能,提升安全性和鲁棒性。其次,创新性地将网络流量转化为深度矩阵,融合多种神经网络结构进行特征挖掘,能够有效处理大规模时序序列数据,同时选择两个层次的数据进行拟合,确保模型充分接收信息。最后,基于真实数据集的仿真实验表明,所提出的模型具有优异的拟合能力,其异常流量检测准确率达到90%以上,相比基线模型具有显著优势,能够为智能物联网提供轻量、安全、精准的攻击行为检测。 展开更多

关键词 智能物联网 异常行为检测 分布式框架 神经网络模型

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带落角与舵面饱和约束的三维制导控制一体化设计 被引量：1

9

作者 杨豪 张士峰 +3 位作者 杨华波 周颉鑫 祝海 朱效洲 《航天控制》 CSCD 2024年第3期9-15,共7页

为使制导控制系统在实际应用过程中适用所面对的多种约束条件,同时避免制导与控制系统设计过程中反复迭代带来的巨大工作量,提出了一种带有落角与舵面饱和约束的三维制导控制系统一体化设计方法。根据导弹六自由度非线性模型以及三维弹... 为使制导控制系统在实际应用过程中适用所面对的多种约束条件,同时避免制导与控制系统设计过程中反复迭代带来的巨大工作量,提出了一种带有落角与舵面饱和约束的三维制导控制系统一体化设计方法。根据导弹六自由度非线性模型以及三维弹目相对运动模型建立全状态耦合的制导控制一体化模型,基于动态面控制器原理,采用4级滑模面设计,构建了能够满足落角与舵面饱和约束的控制器,并给出了控制系统闭环稳定性证明。通过仿真实验有效验证了所提方法的正确性、有效性及鲁棒性。 展开更多

关键词 制导控制一体化 落角约束 舵面饱和约束 动态面控制器

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基于MILP的轻量级密码算法ACE与SPIX的线性分析 被引量：1

10

作者 刘帅 任小广 +4 位作者 王世雄 关杰 张啸川 谭捷 王军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3065-3074,共10页

研究了轻量级密码算法ACE与SPIX的线性性质.给出了环型与门组合结构精确的混合整数线性规划下的线性性质刻画,并将算法ACE与SPIX的非线性操作转化为环型与门组合.基于此构建了ACE置换与SLISCP置换的混合整数线性规划下的线性模型,求解... 研究了轻量级密码算法ACE与SPIX的线性性质.给出了环型与门组合结构精确的混合整数线性规划下的线性性质刻画,并将算法ACE与SPIX的非线性操作转化为环型与门组合.基于此构建了ACE置换与SLISCP置换的混合整数线性规划下的线性模型,求解模型得到了2至4步ACE置换与2至5步SLISCP置换最优的线性迹.证明了7步、12步ACE置换分别达到了128比特与320比特的安全目标,7步、13步SLISCP置换分别达到了128比特与256比特的安全目标.对于任意步数的ACE置换与SLISCP置换,认证加密算法ACE-AE-128与SPIX均能够抵抗明文处理阶段的线性区分攻击. 展开更多

关键词 混合整数线性规划 约束求解 轻量级密码算法 线性分析

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高阶结构增强的跨视图无负样本对比的图异常检测算法

11

作者 金虎 胡婧韬 +3 位作者 王思为 祝恩 罗磊 段景灿 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第10期2678-2689,共12页

图异常检测在网络安全、金融评估和医疗保健等多个领域都有广泛的实际应用。近年来,基于对比学习和基于生成重构的图异常检测算法框架取得了显著的性能提升。然而,大多数基于图神经网络的范式忽略了一个内在的缺点,即可能会无意识地将... 图异常检测在网络安全、金融评估和医疗保健等多个领域都有广泛的实际应用。近年来,基于对比学习和基于生成重构的图异常检测算法框架取得了显著的性能提升。然而,大多数基于图神经网络的范式忽略了一个内在的缺点,即可能会无意识地将异常节点与其邻域正常节点聚合在一起。此外,现有的检测算法缺乏对高阶结构信息的关注,导致正常节点与异常节点之间的判别性下降。为了改善以上缺点,提出了一种高阶结构增强的跨视图无负样本对比的图异常检测算法(CNCL-GAD)。与现有的单视图对比范式不同,提出了以高阶结构信息作为增强视图,通过多视图对比学习方法为图异常检测任务(GAD)引入更多、更丰富的判别信息。为了缓解图异常检测任务中正常样本与异常样本类别不平衡导致的对比负样本对大多数是同一类别的现象,提出了跨视图无负样本对比策略,即只将两个视图之间的正样本子图对拉近。将视图内节点-子图对比模块、属性重构模块和跨视图子图-子图对比模块联合训练,以获得更好的检测性能。在现有的公开数据集上进行了大量实验,与其他竞争算法相比,所提出的算法实现了有竞争力甚至更优越的性能。 展开更多

关键词 无负样本对比 图异常检测 高阶结构

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基于伪标签的弱监督显著特征增强目标检测方法 被引量：1

12

作者 史殿习 刘洋洋 +3 位作者 宋林娜 谭杰夫 周晨磊 张轶 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第1期233-242,共10页

显著性目标检测旨在检测图像中最明显的区域。传统的基于单一标签的算法不可避免地受到所采用的细化算法的影响,表现出偏见特征,从而进一步影响了显著性网络的检测性能。针对这一问题,基于多指令滤波器结构,提出了一种基于伪标签的弱监... 显著性目标检测旨在检测图像中最明显的区域。传统的基于单一标签的算法不可避免地受到所采用的细化算法的影响,表现出偏见特征,从而进一步影响了显著性网络的检测性能。针对这一问题,基于多指令滤波器结构,提出了一种基于伪标签的弱监督显著特征增强目标检测方法FeaEM,通过从多个标签中集成更全面和准确的显著性线索,从而有效提升目标检测的性能。FeaEM方法的核心是引入一个新的多指令滤波器结构,利用多个伪标签来避免单一标签带来的负面影响;通过在指令滤波器中引入特征选择机制,从噪声伪标签中提取和过滤更准确的显著性线索,从而学习更多有效的具有代表性的特征;同时,针对现有的弱监督目标检测方法对输入图像的尺度十分敏感,同一图像的不同尺寸输入的预测结构存在较大偏差问题,通过引入尺度特征融合机制,以确保在输入不同尺寸的同一图像时,能输出一致的显著图,进而有效提高模型的尺度泛化能力。在多个数据集上进行的大量实验表明,所提出的FeaEM方法优于最具代表性的方法。 展开更多

关键词 深度学习 目标检测 显著性 伪标签 注意力机制

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基于深度重塑的航拍目标检测增强网络

13

作者 付天怡 杨本翼 +1 位作者 董红斌 邓宝松 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期652-662,共11页

针对航拍图像目标检测中存在的复杂背景对检测的干扰、小目标的细节丢失及检测效率的高需求等问题,文中提出深度重塑增强网络(Depth-Reshaping Enhanced Network,DR-ENet).首先,采用空间深度重塑技术取代传统下采样方法,减少特征提取中... 针对航拍图像目标检测中存在的复杂背景对检测的干扰、小目标的细节丢失及检测效率的高需求等问题,文中提出深度重塑增强网络(Depth-Reshaping Enhanced Network,DR-ENet).首先,采用空间深度重塑技术取代传统下采样方法,减少特征提取中的信息损失,增强对细节的捕获能力.然后,提出可变形空间金字塔池化方法,增强网络对目标形状变化的适应性和在复杂背景中目标识别的能力.同时,注意力解耦检测头增强针对各检测任务的学习效果.最后,为了同时兼顾密集小目标和复杂背景的特点,构建小型航拍数据集PORT.在3个公开航拍数据集及PORT数据集上的测试表明DR-ENet有一定的性能提升,说明其在航拍图像目标检测中的有效性和高效性. 展开更多

关键词 航拍图像 计算机视觉 深度学习 目标检测 特征提取

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线缆长度驱动的两阶段热管约束组件布局优化方法

14

作者 陈献琪 周炜恩 +1 位作者 姚雯 夏宇峰 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期842-853,共12页

针对航天器总体布局设计过程中需要考虑线缆长度的问题,提出一种以线缆长度最小化为目标的两阶段热管约束组件布局优化方法。面向几何、质心、热管散热以及线缆长度等多种复杂约束相互耦合的布局难题,基于分而治之的思想提出将原问题解... 针对航天器总体布局设计过程中需要考虑线缆长度的问题,提出一种以线缆长度最小化为目标的两阶段热管约束组件布局优化方法。面向几何、质心、热管散热以及线缆长度等多种复杂约束相互耦合的布局难题,基于分而治之的思想提出将原问题解耦为两个序贯优化子问题,通过构建并求解子问题的混合整数规划模型,实现了综合考虑多条线缆最短化目标下预埋热管舱板组件布局的高效优化设计。数值布局算例结果表明,在包含15个组件、3条有线信息链路的多种优化场景下,本方法均可以找到两级求解框架下的最优布局设计结果,充分验证了方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 航天器 组件布局优化 线缆长度 热管约束 混合整数规划

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深度学习赋能结构拓扑优化设计方法研究

15

作者 陈小前 张泽雨 +2 位作者 李昱 姚雯 周炜恩 《力学进展》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期213-258,共46页

本文综合论述了近年来结构拓扑优化领域与深度学习技术交叉融合发展的相关研究进展.围绕结构拓扑优化设计的核心方法与关键环节,从深度学习赋能的角度系统性梳理了两大类赋能方法.研究指出,基于深度学习技术的结构优化设计全局代理模型... 本文综合论述了近年来结构拓扑优化领域与深度学习技术交叉融合发展的相关研究进展.围绕结构拓扑优化设计的核心方法与关键环节,从深度学习赋能的角度系统性梳理了两大类赋能方法.研究指出,基于深度学习技术的结构优化设计全局代理模型构建方法作为一种直接映射式结构设计方法,因其简单而典型的设计思想目前已被广泛研究,然而全局代理模型在计算性和泛化性上的局限与不足也尤为明显;融合深度学习技术的结构优化设计局部子环节加速与替代方法是一种更加灵活与多样的局部赋能形式,具有较好的普适性和独特的优越性.文章对智能赋能结构优化未来的发展进行了展望,研究重点在于深度学习与结构设计的有机结合方式,以及数据和知识的混合驱动设计范式. 展开更多

关键词 拓扑优化 深度学习 人工神经网络 代理模型

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Deep-Init:基于深度学习的视觉惯性里程计非联合初始化方法

16

作者 史殿习 高云琦 +3 位作者 宋林娜 刘哲 周晨磊 陈莹 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第7期327-336,共10页

对于非线性的单目VIO系统来说,其初始化过程至关重要,初始化结果的好坏直接影响整个系统运行过程中状态估计的精度。为此,将深度学习方法引入单目VIO系统的初始化过程中,提出了一种高效的非联合初始化方法(简称Deep-Init),其核心是使用... 对于非线性的单目VIO系统来说,其初始化过程至关重要,初始化结果的好坏直接影响整个系统运行过程中状态估计的精度。为此,将深度学习方法引入单目VIO系统的初始化过程中,提出了一种高效的非联合初始化方法(简称Deep-Init),其核心是使用深度神经网络对IMU中陀螺仪的偏置和噪声等随机误差项进行准确估计,得到初始化过程中的关键参数,即陀螺仪的bias;同时,将IMU预积分与SfM进行松耦合,通过位置和旋转对齐,使用最小二乘法对绝对尺度、速度以及重力矢量等进行快速恢复,并将其作为初始值来引导非线性紧密耦合的优化框架。由于深度神经网络对陀螺仪数据进行补偿,从而大大提高了IMU中旋转估计量的准确性,有效提高了IMU数据的信噪比,同时减少了最小二乘方程失效的次数,因此进一步减少了计算量。使用去除误差项的陀螺仪数据的预积分量替换SfM中的旋转量,将IMU的旋转量作为真值,不仅避免了将不准确的SfM值作为真值进行初始化时所带来的误差,有效提升了系统状态估计的精度,而且能够有效地适应高速运动、光照变换剧烈和纹理重复等SfM估计效果差的场景。在EuRoC数据集上,对所提方法的有效性了进行实验验证,实验结果表明,所提出的初始化方法Deep-Init无论是精度还是耗时均取得了良好的效果。 展开更多

关键词 视觉惯性里程计 深度学习 初始化 惯性测量单元

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改进SVM实现的无人集群网络入侵检测框架

17

作者 杨绍卿 张钰 邓宝松 《智能安全》 2024年第3期45-53,共9页

分布式无人集群之间的异构通信网络具有结构复杂、覆盖面积大、数据流量大等特征,而传统网络入侵检测框架数据吞吐能力不足,限制了无人集群的抗入侵、防失控能力的发展。本文提出了一种改进SVM实现的无人集群网络入侵检测框架,采用管线(... 分布式无人集群之间的异构通信网络具有结构复杂、覆盖面积大、数据流量大等特征,而传统网络入侵检测框架数据吞吐能力不足,限制了无人集群的抗入侵、防失控能力的发展。本文提出了一种改进SVM实现的无人集群网络入侵检测框架,采用管线(pipeline)对支持向量机算法进行改进既满足了集成学习的需求,实现了网络入侵的检测和分类,同时也与分布式无人集成框架具有更好的适配性,并能够依赖Spark流式框架使其适应大规模通信数据的快速计算处理需求。通过实验对改进后的框架进行了性能评估,结果表明:该检测框架在准确性、实时性等多个方面均具备良好的性能,能够有效地支撑无人集群进行通信网络的入侵检测。 展开更多

关键词 SVM PIPELINE 无人平台 入侵检测

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马赛克战:趋势、挑战与启示

18

作者 戴孟元 《智能安全》 2024年第1期98-105,共8页

随着近年来美战略重心转向大国竞争,美基于“第三次抵消战略”提出了“马赛克战”这一新型作战概念,以期利用其在人工智能技术等方面的领先地位获得不对称作战优势,“打一场让对手看不懂的战争”。马赛克战的制胜机理,在于以复杂性对抗... 随着近年来美战略重心转向大国竞争,美基于“第三次抵消战略”提出了“马赛克战”这一新型作战概念,以期利用其在人工智能技术等方面的领先地位获得不对称作战优势,“打一场让对手看不懂的战争”。马赛克战的制胜机理,在于以复杂性对抗确定性,通过马赛克结点间的分布与聚合,在维持体系作战能力的同时令对手的反制手段降能失效。虽然马赛克战面临着技术和人的因素等多方面的挑战,但美已在这一方向上进行了长时间的探索并体系性布局了大量前沿项目,相关研究成果将为美军智能化变革持续注入动力。 展开更多

关键词 马赛克战 第三次抵消战略 人工智能

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非均质点阵结构材料性能快速预测方法研究

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作者 罗加享 李昱 +2 位作者 姚雯 周炜恩 张泽雨 《智能安全》 2024年第2期42-54,共13页

随着智能设计方法和先进制造技术的快速发展,高端装备呈现出智能化、轻量化、多功能化、仿生化和制造一体化等发展趋势。虽然点阵结构具有轻质高强、减振降噪、抗冲击吸能等优异性能,然而其一直存在微观建模复杂且性能表征分析耗时的难... 随着智能设计方法和先进制造技术的快速发展,高端装备呈现出智能化、轻量化、多功能化、仿生化和制造一体化等发展趋势。虽然点阵结构具有轻质高强、减振降噪、抗冲击吸能等优异性能,然而其一直存在微观建模复杂且性能表征分析耗时的难题。为此,本文提出了一种基于切割水平集的非均质点阵微结构建模与数据驱动的材料性能快速预测方法。首先,每个微结构原型由一个水平集函数隐式表示,多个微结构原型组成一个复合点阵微结构,通过改变微结构原型的类型和数量可组合成多种非均质微结构构型。然后,采用均匀化理论计算点阵微结构的等效弹性矩阵并生成数据集,并通过神经网络建立其切割高度变量到等效弹性矩阵与体积分数之间的映射,所得代理模型可快速预测出点阵微结构的材料性能参数,从而替代昂贵的均匀化计算。实验结果表明,本文提出的预测方法可精确表征非均质点阵微结构,构建的代理模型可大幅减少点阵微结构性能计算成本,且具有较高的精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 深度学习 水平集方法 点阵微结构 有限元分析

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基于特征分离的复杂环境三维手部姿态估计算法研究

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作者 高鲲 张皓洋 +2 位作者 李达 闫野 印二威 《智能安全》 2024年第3期54-65,共12页

基于视觉的三维手部姿态估计是实现人机交互的重要技术手段。目前,视觉手部姿态估计算法易受光照变化、遮挡和环境噪声等复杂环境因素干扰,导致模型的鲁棒性无法得到保障。这些多变的环境因素使得传统的深度学习方法在真实场景中难以取... 基于视觉的三维手部姿态估计是实现人机交互的重要技术手段。目前,视觉手部姿态估计算法易受光照变化、遮挡和环境噪声等复杂环境因素干扰,导致模型的鲁棒性无法得到保障。这些多变的环境因素使得传统的深度学习方法在真实场景中难以取得令人满意的结果。针对这一难题,本文提出了一种基于特征分离的手部姿态估计算法,通过对手部图像中的关键特征进行精炼来提升模型在不同环境中的鲁棒性。首先,对编码器进行基于频域增强的预训练,从而减少环境噪声对于底层视觉特征提取的影响;其次,在解码阶段提出了一种用于分离因果特征和非因果特征的双分支结构,通过减少非因果特征对于姿态估计任务的影响以提高模型应对复杂环境的能力;最后,通过融合全局姿态信息和局部关节信息,实现了不同尺度的统一优化,并基于两个公开数据集的定量分析和定性分析,验证了本文所提出方法的准确性和鲁棒性。 展开更多

关键词 特征分离 复杂环境 三维手部姿态估计 因果-非因果特征解耦 全局-局部信息融合

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