北京航空航天大学人工智能研究院
- 作品数：51 被引量：198H指数：7
- 相关机构：清华大学信息科学技术学院自动化系清华大学信息科学技术学院中国科学院计算技术研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术兵器科学与技术军事更多>>
- 电磁信号调制方式识别:现状、方法和展望被引量：2
- 2023年
- 随着电磁环境日益复杂,智能通信技术逐步成为电磁领域研究热点。在此背景下,分析信号本质特征机理、实现复杂环境下电磁信号调制方式识别意义深远。围绕电子信息系统复杂电磁环境效应的基础性、前沿性需求,以电磁特征发展阶段为主线,介绍了电磁信号调制方式识别研究现状,阐述了传统及智能模式下电磁信号调制方式识别方法。最后,展望了这一领域未来的发展趋势。
- 张多纳赵宏佳鲁远耀张宝昌
- 关键词：调制方式识别电磁特征智能通信
- 异构无人艇与尾座无人机分布式鲁棒牵制协同控制
- 2023年
- 针对无人艇和尾座无人机组成的异构编队系统在外界扰动和参数不确定性影响下的协同控制问题开展研究.基于牵制控制思想,设计了一种异构无人艇与尾座无人机分布式鲁棒牵制协同控制器,利用Lyapunov稳定性理论证明了在复杂干扰下全局闭环控制系统的鲁棒稳定性.通过仿真案例验证了所提方法的有效性.
- 刘昊刘德元高庆吕金虎
- 关键词：无人艇牵制控制
- 新工科与人工智能相结合的研究生教育模式被引量：1
- 2020年
- 在人工智能时代到来、我国创新发展战略的双重背景下,我国高等教育深化改革进入新一阶段,培养具备国际化视野的复合型卓越工程技术人才成为当前我国高等教育机构新的使命和价值追求。在此背景下,本文从分析"人工智能+新工科"的创新培养模式内涵出发,分析在工程类学科研究生教育体系中融入创新创业教育的新模式和新路径。
- 张梦怡王田易阳
- 关键词：人工智能研究生培养工程教育
- 深度学习在自然语言处理领域的研究进展被引量：17
- 2021年
- 通过定量与定性相结合的方式全面分析了深度学习在自然语言处理领域的研究情况。采用CiteSpace和VOSviewer对深度学习在自然语言处理领域的研究国家、机构、期刊分布、关键词共现、共被引网络聚类及时间轴视图等进行知识图谱绘制,理清研究脉络。通过深入挖掘领域内的重要文献,总结深度学习在自然语言处理领域的研究趋势、存在的主要问题或发展瓶颈,并给出相应的解决办法与思路。对于如何跟踪深度学习在自然语言处理领域的研究成果给出建议,为该领域的后续研究与发展提供参考。
- 江洋洋金伯张宝昌
- 关键词：知识图谱可视化
- 面向数据联邦的安全多方θ-连接算法被引量：1
- 2023年
- 近年来,多个国家地区出台了一系列数据安全相关的法律,例如欧盟的《通用数据保护条例》等.这些相关法律法规的出台,加剧了各企业机构等多方之间数据共享难的数据孤岛问题.数据联邦(data federation)正是解决该问题的可能出路.数据联邦是指多个数据拥有方在不泄露各自原始数据的前提下,结合安全多方计算等隐私计算技术,联合完成查询任务的计算.这一概念已成为近年来的研究热点,并涌现出一系列相关的代表性系统工作,如SMCQL、Conclave.然而,针对关系数据库系统中核心的连接查询,现有数据联邦系统还存在如下问题:首先,连接种类单一,难以满足复杂连接条件下的查询需求;其次,算法性能低下,由于现有系统往往直接调用安全工具库,其运行时间与通信开销高昂.因此,针对以上问题进行研究,提出了数据联邦下连接算法.主要贡献如下:首先,设计实现了面向多方的联邦安全算子,能够支持多种运算;其次,提出了支持θ-连接的联邦连接算法与优化策略,显著减少了连接查询所需安全计算代价;最后,基于基准数据集TPC-H,验证了该算法的性能.实验结果表明,与现有数据联邦系统SMCQL、Conclave相比,该算法能够将运行时间和通信开销分别降低61.33%和95.26%.
- 张媛媛李书缘史烨轩周南徐毅徐毅
- 关键词：连接查询安全多方计算
- 基于强化学习的四旋翼无人机鲁棒协同控制被引量：1
- 2023年
- 基于强化学习方法,解决了异构四旋翼无人机集群的无模型鲁棒最优编队控制问题.考虑每架四旋翼无人机为受到未知动态模型和外部干扰等因素影响下的非线性欠驱系统.提出一种完全分布式观测器,利用局部信息,为无人机集群生成参考信号,以实现期望的飞行编队.基于强化学习方法,在不需要无人机动态信息条件下,设计鲁棒最优位置控制器和鲁棒最优姿态控制器.通过理论分析和仿真验证了所提编队控制算法的有效性.
- 刘昊刘昊高庆刘德元吕金虎
- 关键词：协同控制
- 特约主编寄语
- 2020年
- 互联网的产生和发展深刻地改变了人类的生产和生活方式,创造了过去数十年间世界经济发展的奇迹。随着网络化技术与社会生产、制造业的不断融合,人工智能、大数据技术的快速推动,工业物联网、信息物理系统、智能互联系统正以颠覆性的力量引发新一轮工业革命,促进整个经济社会各领域的数字化转型。
- 吕金虎
- 关键词：工业物联网人工智能信息物理系统智能互联
- 数字孪生车间制造运营管理平台
- 2024年
- 数字孪生使能的制造信息物理融合是数字经济时代制造业发展的主流方向,数字孪生车间作为制造基础单元,能够基于可信数据和模型的融合决策实现面向多场景适配的制造运营管理能力提升。针对制造运营管理精益化、柔性化、智能化发展需求,以及制造运营管理能力与物理需求难适配、制造运营管理模式与物理状态难适用、制造运营管理策略与物理场景难适应的问题,提出了数字孪生车间制造运营管理平台,阐述了其系统组成、特点和关键技术。在此基础上,随着制造运营管理向着包含物理资源和虚拟资源的跨组织、跨企业智能化协同运营延伸,提出了跨组织/跨企业的“组织管理规范洞察决策改善”协同运营管理策略,为支撑车间内、企业内、跨企业等制造运营管理理论研究和应用落地提供系列理论和方法参考。
- 张永平左颖刘博胡天亮刘庭煜刘晓军吕海洋朱毅明施一明吴恒何宏宏孙翰林张奕帆胡鹏飞邹孝付李瑞琪王子同陶飞
- 融入注意力机制的小样本遥感图像场景分类
- 2024年
- 遥感图像场景分类是计算机视觉领域的热点研究方向,对遥感图像场景及其语义理解意义重大。目前,基于深度学习的遥感图像场景分类方法在该领域占据主导地位。然而实际应用场景面临着样本数据较少、模型泛化能力较差的问题,致使基于深度学习的遥感图像场景分类方法实现难度较大,性能大幅下降。针对上述难点,提出了基于注意力机制的小样本遥感图像场景分类方法,设计了一种双分支判别结构进行相似性度量。该方法基于元学习训练策略对数据集进行任务制划分;为最大限度保留遥感图像中的特征分布,对输入图像进行重叠分块;在特征提取网络中引入轻量级注意力模块,降低过拟合风险并保证判别性特征的获取;在EMD(earth mover’s distance)距离的基础上设计添加双分支相似性度量模块,提升分类器的判别能力。实验结果表明,相较于经典小样本学习方法,所提出的小样本遥感图像场景分类方法能够显著提升分类性能。
- 张多纳赵宏佳鲁远耀崔健张宝昌
- 关键词：元学习
- 深度学习模型压缩的挑战与展望
- 2023年
- 近年来,深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理等领域的表现取得了长足的发展和巨大的进步,但与之俱来的是复杂的网络结构和庞大的参数数量,其高昂的运算和存储成本限制了深度学习在实际应用中的部署。虽然模型轻量化方法有效地减少了模型的体积与运算,但仍面临新的挑战。本文总结了目前主流的五种深度学习模型轻量化方法,深度分析模型轻量化方法在学术界与工业界目前面临的挑战。最后,本文在前沿研究成果的基础上对未来的工作加以展望。
- 杨戈郭晋阳柴振华
- 关键词：人工智能
