无人机集群通信与决策针对链路动态性的智能目标任务分配方法

    公开(公告)号:CN118938999A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411005423.2

    申请日:2024-07-25

    Abstract: 本发明提出了一种无人机集群通信与决策针对链路动态性的智能目标任务分配方法,以应对链路动态性带来的挑战。随着无人机网络结构日趋复杂,链路的不稳定性对智能体间的交互稳定性造成影响。本方法通过分组、分层策略,将受动态性因素影响的任务迁移给其他智能体,减少任务接收次数,降低动态性因素传播风险,更好更智能地完成目标任务分配工作。具体操作包括将无人机建模为智能体,将不同层次的无人机群建模为网络层,对智能体任务进行三类分组,并根据智能体接受和任务完成的风险与成本,选择迁移智能体。与传统集中式任务迁移方法相比,本发明有效减轻了动态性因素影响,提高了任务完成率。

    一种软件环境中人机交互方式的迁移评估方法和系统

    公开(公告)号:CN113986347B

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202111247034.7

    申请日:2021-10-26

    Abstract: 本发明涉及一种软件环境中人机交互方式的迁移评估方法和系统,方法包括以下步骤:获取所述软件环境的交互任务;多个参试者分别采用第一交互设备和第二交互设备完成所述交互任务;对于每个参试者,根据其使用第一交互设备和第二交互设备完成所述交互任务的时间,分别计算使用第一交互设备和第二交互设备的交互准适指数和输出效能指数;基于多个参试者使用第一交互设备和第二交互设备的交互准适指数和输出效能指数,分别计算第一交互设备和第二交互设备的综合迁移指数,若所述第一交互设备的综合迁移指数和第二交互设备的综合迁移指数的差值小于阈值,则评估第一交互设备与第二交互设备在所述软件环境中的交互方式可以迁移。

    一种分布式AI协同计算系统的节点身份验证方法和系统

    公开(公告)号:CN113938483A

    公开(公告)日:2022-01-14

    申请号:CN202111275760.X

    申请日:2021-10-29

    Abstract: 一种分布式AI协同计算系统的节点身份验证方法和系统,方法包括中心服务器向各分布式节点发送身份验证指令;各分布式节点根据身份验证指令完成对应的实时运算能力验证任务,向中心服务器发送响应消息;响应消息包括任务完成时间和节点设备信息;所述实时运算能力验证任务包括实时计算能力验证任务和实时存储能力验证任务;中心服务器接收响应消息,若接收到响应消息的时间超过预期时间,或任务完成时间与相同设备类型的真实节点完成所述实时运算能力验证任务的任务完成时间的差值大于预先设置的阈值,则将该节点认定为可疑节点;中心服务器多次对所述可疑节点发送身份验证指令,若可疑节点均未通过验证,则判断该节点为伪造节点。

    基于神经网络的机械旋转部件故障诊断方法及装置

    公开(公告)号:CN112395968A

    公开(公告)日:2021-02-23

    申请号:CN202011253582.6

    申请日:2020-11-11

    Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的机械旋转部件故障诊断方法及装置,属于故障诊断技术领域,解决了现有的机械旋转部件故障诊断方法获得的诊断结果精度较差问题。方法包括:获取机械旋转部件的历史振动信号,并为历史振动信号添加标签;构建高维卷积神经网络模型,并基于历史振动信号对高维卷积神经网络模型进行训练,得到高维卷积神经网络模型的最优网络结构;将待诊断的振动信号输入高维卷积神经网络模型的最优网络结构,得到诊断结果。实现了机械旋转部件故障的诊断,提高了诊断精度。

    一种装备特性知识联想补全方法及系统

    公开(公告)号:CN119358649A

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411362577.7

    申请日:2024-09-27

    Abstract: 本发明涉及一种装备特性知识联想补全方法及系统,属于数据处理技术领域,解决了现有推理出来的装备特性知识不准确的问题。包括:从装备特性数据集中选取装备特性数据屏蔽部分内容后与预置的提示词拼接作为训练样本放入训练集;对基于多头自注意力机制的Transformer大模型进行改进,引入记忆模块和融合模块;记忆模块基于多头自注意力机制的处理结果更新记忆矩阵,融合模块融合Transformer模块和记忆模块的输出;利用训练集训练改进的大模型得到知识补全模型;将装备特性数据集中完整的装备特性知识传入知识补全模型,更新记忆模块的记忆矩阵,得到学习后的知识补全模型;利用学习后的知识补全模型补全装备特性知识。实现了装备特性知识的准确补全。

    装备质量的检测分析方法
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117493935A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311515299.X

    申请日:2023-11-14

    Abstract: 本发明涉及一种装备质量的检测分析方法,属于装备检测技术领域,解决了现有技术中识别模型功能单一且识别不准确的问题。所述检测分析方法包括:采集待检测分析装备的各个特性指标数据,并对各个特性指标数据进行预处理,得到特性指标集合;将预处理后的特性指标集合输入至预先训练完成的质量缺陷类别识别模型,获取待检测分析装备的缺陷类别;根据缺陷类别从预先设置的原因解决方案数据库中查找该缺陷类别对应的多个原因解决方案;依次比较预处理后的特性指标集合和各个原因解决方案的标准特性指标集合,根据比较结果确定待检测分析装备最终的原因解决方案。实现了对待检测分析装备的精准识别和提供原因解决方案。

    一种基于深度学习的军事体能训练风险评估方法及系统

    公开(公告)号:CN117064410A

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202311087997.4

    申请日:2023-08-28

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的军事体能训练风险评估方法及系统,属军事体能训练领域,包括获取参训人员的表面肌电信号并进行预处理,对预处理后的表面肌电信号进行时域、频域及时频域特征提取和CNN特征提取后征进行特征筛选组合,得到特征筛选组合后的特征序列;基于该特征序列,输入肌肉疲劳度评估模型,得到当前参训人员当前时刻的肌肉疲劳度;获取和处理体征数据,对肌肉疲劳度和剔除了异常值的体征数据,进行归一化处理后,输入风险度评估模型进行风险度评估,得到当前参训人员的训练风险度评估结果。解决军事体能训练参训人员训练风险评估无法精确评估问题,为军事体能训练提供指导和决策支持,提高训练风险评估准确性和可操作性。

    一种城市内涝舆情结果获得方法及装置

    公开(公告)号:CN112417148A

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN202011253498.4

    申请日:2020-11-11

    Abstract: 本发明涉及一种城市内涝舆情结果获得方法及装置,属于舆情监测技术领域,解决了现有方法获得的城市内涝舆情结果的精度较低的问题。方法包括:获取舆情数据;为舆情数据中的每条文本数据添加标签,并基于添加标签的舆情数据得到样本库;基于样本库对深度神经网络TextRCNN模型进行训练,得到深度神经网络TextRCNN的最优网络结构;将待分类舆情数据输入深度神经网络TextRCNN的最优网络结构,得到待分类舆情数据的分类结果;基于待分类舆情数据的分类结果和待分类舆情数据中的地点和时间信息,生成相关城市的内涝舆情结果。实现了舆情数据的分类和相关城市内涝舆情结果的生成,提高了分类精度。

    一种面向动态拦截变化的无人机集群目标分配方法

    公开(公告)号:CN119250442A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411341168.9

    申请日:2024-09-25

    Abstract: 本发明涉及一种面向动态拦截变化的无人机集群目标分配方法,按照无人机和目标的价值设定初始分配策略;根据初始分配策略计算无人机集群目标分配的损失S、收益W,进而计算无人机集群初始整体势函数Q0(Ci);按照价值从小至大的顺序依次对每个无人机的分配策略进行调整,判断该无人机是否有满足预设条件的相似无人机;若有,则将该无人机的分配策略调整为与相似无人机相同的策略;否则,直接将该无人机分配给价值高的目标发出的未分配的拦截弹。每次调整后重新计算无人机集群的整体势函数,从而得到最大的整体势函数,将最大的整体势函数对应的无人机集群的分配策略作为无人机集群的目标分配结果。

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