一种新的神经网络学习算法 被引量：10

1

作者 王继成 《计算机工程与科学》 CSCD 2000年第3期6-9,17,共5页

通过对人类学习机理和机制的研究 ,以及对现有 BP神经网络学习算法及其改进的深入分析 ,本文提出了一种新的学习算法。该学习算法使神经网络学习由纯数学推导向智能化 (启发式 )学习发展 ,获取解决问题的最佳结构中神经元数及神经元间... 通过对人类学习机理和机制的研究 ,以及对现有 BP神经网络学习算法及其改进的深入分析 ,本文提出了一种新的学习算法。该学习算法使神经网络学习由纯数学推导向智能化 (启发式 )学习发展 ,获取解决问题的最佳结构中神经元数及神经元间的联接数随问题的变化而动态变化 ,克服了目前神经网络学习算法普遍存在的学习时间长、局部极小等问题。 展开更多

关键词 神经网络 学习算法 启发式学习 优化

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一种深度强化学习制导控制一体化算法 被引量：25

2

作者 裴培 何绍溟 +1 位作者 王江 林德福 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1293-1304,共12页

研究了一种基于深度强化学习理论的制导控制一体化算法。不同于传统的制导控制一体化算法和制导控制回路分开设计的方法,基于深度强化学习理论的制导控制一体化算法利用深度学习强化算法生成一个智能体,智能体根据导弹的观测量生成舵偏... 研究了一种基于深度强化学习理论的制导控制一体化算法。不同于传统的制导控制一体化算法和制导控制回路分开设计的方法,基于深度强化学习理论的制导控制一体化算法利用深度学习强化算法生成一个智能体,智能体根据导弹的观测量生成舵偏角控制指令准确拦截目标。首先将制导控制问题转化为一个马尔可夫决策过程,然后提出了一个权衡制导精度、能量损耗和飞行时间的奖励函数,将制导控制问题转化到强化学习问题的框架中。最后采用深度确定性策略梯度算法,求解提出的强化学习问题,训练得到制导控制智能体,智能体根据导弹观测量生成舵偏角指令。通过进行大量的数值模拟,验证了提出的制导控制一体化算法的有效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 制导控制一体化 深度强化学习 深度确定性策略梯度 零控脱靶量 启发式学习

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无人机空战决策技术研究进展 被引量：10

3

作者 周新民 吴佳晖 +1 位作者 贾圣德 王文林 《国防科技》 2021年第3期33-41,共9页

随着无人机相关技术领域的飞速发展,无人机迅速成为世界各国军事领域的研究热点。无人机自主决策作为无人机领域的核心问题,指的是无人机基于空战态势,利用数学优化理论、人工智能等方法,独立自主地生成机动动作控制指令以完成设定目标... 随着无人机相关技术领域的飞速发展,无人机迅速成为世界各国军事领域的研究热点。无人机自主决策作为无人机领域的核心问题,指的是无人机基于空战态势,利用数学优化理论、人工智能等方法,独立自主地生成机动动作控制指令以完成设定目标的过程。本文首先介绍了世界各国该领域的研究进展,并基于空战决策的求解思路,将决策方法分为三类:基于对策理论、基于专家知识以及基于启发式学习算法的决策方法。其次,针对基于对策理论的空战决策方法,阐述了从微分对策到矩阵对策的发展及联系;针对基于专家知识的空战决策方法,介绍了该类方法的建模方法,改进方向;针对基于启发式学习算法的决策方法,论述了各典型方法的适用条件、改进途径等。最后,对无人机空战决策的研究难点进行分析,并展望了未来的研究方向与趋势。 展开更多

关键词 无人战机 自主决策 启发式学习

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基于APK签名信息反馈的Android恶意应用检测 被引量：9

4

作者 刘新宇 翁健 +2 位作者 张悦 冯丙文 翁嘉思 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期190-198,共9页

提出一种新的基于APK签名信息反馈的Android恶意应用检测方法(SigFeedback)。该方法在SVM分类算法的基础上采用启发式规则学习的方式对特征值进行提取,并对检测集中的APK签名信息进行验证筛选,实现了启发式反馈,达到更加准确地检测恶意... 提出一种新的基于APK签名信息反馈的Android恶意应用检测方法(SigFeedback)。该方法在SVM分类算法的基础上采用启发式规则学习的方式对特征值进行提取,并对检测集中的APK签名信息进行验证筛选,实现了启发式反馈,达到更加准确地检测恶意应用的目的。SigFeedback检测算法具有检测率高、误报率低的特点。最后通过实验显示SigFeedback算法具有较高的效率,且能使误报率从13%降低到3%。 展开更多

关键词 误报率 恶意应用 启发式学习 有效性 检测率

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认知负荷理论研究:问题挑战与融合超越 被引量：7

5

作者 张同柏 《外国教育研究》 CSSCI 北大核心 2012年第11期11-20,共10页

认知负荷理论研究面临着新的问题:理论基础发生变革,测量方式亟待更新,研究领域尚待拓展。挑战亦是机遇。近年来,这一领域正发生深刻转型与超越:以"结构主义"视角替代"原子主义"视角,捍卫其科学地位;与"进化... 认知负荷理论研究面临着新的问题:理论基础发生变革,测量方式亟待更新,研究领域尚待拓展。挑战亦是机遇。近年来,这一领域正发生深刻转型与超越:以"结构主义"视角替代"原子主义"视角,捍卫其科学地位;与"进化生物学、镜像神经系统、认知脑科学"等进行跨学科融合,焕发新生命;采用脑电仪动态地测量真实教学情境的认知负荷,研究方法论得以更新;与"自主学习和探究学习"学科内融合,研究领域得以丰富和拓展。 展开更多

关键词 认知负荷理论 跨学科 自主学习 探究学习 视频样例

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基于强化学习的无线传感器网络充电策略研究

6

作者 陈俊松 刘韬 戴浩 《计算机仿真》 2024年第5期286-290,399,共6页

基于移动充电器(MC)的充电策略一直是无线可充电传感器网络(WRSN)研究的热点。现有的充电策略通常是根据局部的网络信息实时选择充电节点,由于缺少全局信息无法保证充电策略的公平性,导致部分节点无法及时得到充电。针对此问题,设计了... 基于移动充电器(MC)的充电策略一直是无线可充电传感器网络(WRSN)研究的热点。现有的充电策略通常是根据局部的网络信息实时选择充电节点,由于缺少全局信息无法保证充电策略的公平性,导致部分节点无法及时得到充电。针对此问题,设计了一种新颖的按需充电策略,首先,考虑节点能耗率的显著差异,给出了节点剩余寿命的计算方法。并开发一个双Q学习框架来优化充电策略,命名为Q-Charge充电策略,为了加快此充电策略中智能体的学习速度,在智能体学习策略中引入启发式学习策略,即有目的性的动作选择取代随机动作选择。仿真结果表明,Q-Charge充电策略不仅提高了充电效率,而且加快了MC移动路径的收敛速度。 展开更多

关键词 无线传感器网络 强化学习 启发式学习 路径规划

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一种基于CGAN和GcForest的军事目标识别方法 被引量：6

7

作者 林洋 董宝良 刘泽平 《信息技术》 2020年第3期134-138,共5页

文中提出一种基于CGAN和GcForest的军事目标识别方法,通过构建CGAN对军事目标样本进行扩展和质量提升。进而基于启发式学习进行抽样迭代,构建有效的样本训练集。在高质量训练集的基础上,通过GcForest进行有监督的学习,最终得到军事目标... 文中提出一种基于CGAN和GcForest的军事目标识别方法,通过构建CGAN对军事目标样本进行扩展和质量提升。进而基于启发式学习进行抽样迭代,构建有效的样本训练集。在高质量训练集的基础上,通过GcForest进行有监督的学习,最终得到军事目标识别的分类网络模型。文中所提方法相对于CNN、KNN、SVM等方法,在目标样本识别整体准确率上高出7.80%~75.27%,同时在不同小规模样本的条件下整体准确度高出29.21%~67.50%。 展开更多

关键词 图像识别 生成对抗网络 深度森林 启发式学习

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面向文本的本体学习方法 被引量：4

8

作者 王俊华 左万利 彭涛 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期236-244,共9页

借助文本预处理工具Gate和通用本体Word Net,采用统计、频繁项挖掘、模式匹配、启发式学习和主动学习等技术,学习本体基元——概念(含实例)、概念间的分类关系、概念间的语义关系和概念属性,其中概念属性学习为本文首次提出。实验结果表... 借助文本预处理工具Gate和通用本体Word Net,采用统计、频繁项挖掘、模式匹配、启发式学习和主动学习等技术,学习本体基元——概念(含实例)、概念间的分类关系、概念间的语义关系和概念属性,其中概念属性学习为本文首次提出。实验结果表明,本文方法改善了概念语义排歧效果,丰富了短语概念学习与语义关系学习,提高了本体自动构建的准确度,降低了本体学习的代价。 展开更多

关键词 人工智能 本体学习 主动学习 模式匹配 频繁项挖掘 启发式学习

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基于神经网络的空间柔性机械臂PID快速学习控制 被引量：3

9

作者 张文辉 马静 高九州 《应用科技》 CAS 2011年第5期1-4,共4页

针对自由漂浮柔性空间机器人的轨迹跟踪问题,提出一种径向基函数(RBF)神经网络控制策略.首先建立漂浮基柔性空间机器人的非线性动力学方程,考虑到RBF神经网络良好的逼近能力,柔性臂的非线性逆动力学模型通过RBF网络来逼近,采用PID控制... 针对自由漂浮柔性空间机器人的轨迹跟踪问题,提出一种径向基函数(RBF)神经网络控制策略.首先建立漂浮基柔性空间机器人的非线性动力学方程,考虑到RBF神经网络良好的逼近能力,柔性臂的非线性逆动力学模型通过RBF网络来逼近,采用PID控制器与神经网络控制器来共同保证系统稳定性,其误差代价函数由PID控制器提供,采用固定中心参数,而扩展宽度采用启发式关系确定,网络权值采用改进的最优准则算法进行调整来实现快速学习能力.仿真结果表明了这种RBF神经控制器能够达到较快的误差收敛速度. 展开更多

关键词 RBF神经网络 柔性空间机器人 启发式学习 PID控制

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基于启发式学习的折叠舵展开安全优化控制 被引量：2

10

作者 黄民昌 蒋政 +2 位作者 张南 褚衍超 胡勇 《航天控制》 CSCD 北大核心 2021年第6期20-26,共7页

为了降低折叠舵面快速展开冲击的负面影响,提出了基于启发式学习的折叠舵展开阶段舵系统安全优化控制策略.建立折叠舵系统动力学模型,解析了舵面展开过程的运动耦合特性,利用动量定理计算了冲击时刻舵面转动速度.建立了包含折叠舵系统... 为了降低折叠舵面快速展开冲击的负面影响,提出了基于启发式学习的折叠舵展开阶段舵系统安全优化控制策略.建立折叠舵系统动力学模型,解析了舵面展开过程的运动耦合特性,利用动量定理计算了冲击时刻舵面转动速度.建立了包含折叠舵系统的控制模型,基于折叠舵展开的3个关键指标,规划了基于控制模型的启发式学习优化策略。经过仿真训练,舵系统展开阶段最大弯矩减小了16%,碰撞后冲击载荷降低了6%,提高了舵系统的安全可靠性。 展开更多

关键词 折叠舵 启发式学习 舵系统 安全控制

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依托先进教育理念有效衔接中等与高等教育中的数学教学 被引量：1

11

作者 黄旭 《珠江论丛》 2019年第2期171-181,共11页

高中阶段和大学阶段数学教学之间差异较大,教学内容很难对接,教师的教学方式和学生的学习态度、思维方式等不能有效地、合理地、及时地实现转轨,因而严重影响教学进度和教学质量。对基础教育与高等教育中数学教学的衔接问题进行研究,成... 高中阶段和大学阶段数学教学之间差异较大,教学内容很难对接,教师的教学方式和学生的学习态度、思维方式等不能有效地、合理地、及时地实现转轨,因而严重影响教学进度和教学质量。对基础教育与高等教育中数学教学的衔接问题进行研究,成为提上日程的重要课题。在中学数学教学和大学高等数学教学之间,长期以来存在需要正视和面对的差异现象和断裂现象。在教学实践中,应推进着眼于教学衔接连贯的教学改革,适当进行"回溯"教学和"补充"教学;为学生指点自主学习的具体途径;在课堂教学中贯穿启发式"教会学生学习";教师要学习、汲取先进教育理念的精华指导教学。 展开更多

关键词 数学教学 生本理念 数理逻辑 最近发展区 启发式教学

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水下无线传感器网络智能路由算法综述

12

作者 贲可荣 王斌 +1 位作者 林海涛 左名久 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2022年第6期1-6,共6页

水下无线传感器网络的传输环境复杂,传输路由构建困难。智能路由算法是指基于人工智能算法实现的路由构建的方法,能够提升水下无线传感器网络通信的综合性能。因此,综述了基于强化学习、启发式学习、模糊逻辑和神经网络等实现水下无线... 水下无线传感器网络的传输环境复杂,传输路由构建困难。智能路由算法是指基于人工智能算法实现的路由构建的方法,能够提升水下无线传感器网络通信的综合性能。因此,综述了基于强化学习、启发式学习、模糊逻辑和神经网络等实现水下无线传感器网络智能路由的算法模型,分析比较了智能路由算法性能,给出了智能路由算法设计建议,并结合水下环境特点和关键技术发展,提出了水下无线传感器网络智能路由算法研究的主要挑战与发展趋势。 展开更多

关键词 水下无线传感器网络 智能路由算法 强化学习 启发式学习 模糊逻辑 神经网络

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基于启发式学习算法的空间柔性机械臂神经网络控制 被引量：1

13

作者 齐乃明 张文辉 +1 位作者 马静 高九州 《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第1期85-89,94,共6页

针对非线性强耦合的空间漂浮基柔性机器人,提出了一种启发式学习算法的神经网络的前馈控制策略。首先通过拉格朗日法和假设模态方法建立了漂浮基柔性空间机器人的动力学模型,然后采用两个神经网络及一个PID控制器来构建前馈在线学习控... 针对非线性强耦合的空间漂浮基柔性机器人,提出了一种启发式学习算法的神经网络的前馈控制策略。首先通过拉格朗日法和假设模态方法建立了漂浮基柔性空间机器人的动力学模型,然后采用两个神经网络及一个PID控制器来构建前馈在线学习控制系统,其中一个神经网络充当前馈控制器,另一个神经网络通过学习逆动态模型来为前馈控制器提供在线学习参数,而PID控制器主要作为辅助补偿控制器。该控制策略不是在PID控制器的指导下进行学习,且无需预先的离线学习,因而学习精度更高,且减少了对学习样本选择不当的影响,采用固定中心参数,而扩展宽度采用启发式关系确定,网络权值采用改进的最优准则算法进行调整的算法来实现快速学习能力,具有较好的实时性。仿真结果证明了所提方案的有效性。 展开更多

关键词 RBF神经网络 柔性空间机器人 启发式学习 PID控制

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基于BP神经网络的土壤热导率预测算法研究 被引量：5

14

作者 袁玉倩 薛桂香 +1 位作者 孙春华 王华军 《河北工业大学学报》 CAS 2015年第6期39-44,共6页

在大量实测样本的基础上,通过分析土壤孔隙度和饱和度对其热导率的影响,提出了基于改进学习算法的BP神经网络的土壤热导率预测模型,采用该算法分别对粘土、粉粘、粉土、粉砂4种土壤的热导率进行了预测分析,并与传统回归计算模型进行了比... 在大量实测样本的基础上,通过分析土壤孔隙度和饱和度对其热导率的影响,提出了基于改进学习算法的BP神经网络的土壤热导率预测模型,采用该算法分别对粘土、粉粘、粉土、粉砂4种土壤的热导率进行了预测分析,并与传统回归计算模型进行了比较.实验结果表明,采用的BP神经网络模型能够较精确的预测各种土壤热导率,而且由于神经网络的结构和隐层神经元数固定,因而降低了待设置参数的数目,提高了BP神经网络模型进行土壤预测的适用性. 展开更多

关键词 BP神经网络 土壤热导率 预测算法 启发式学习算法

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虚拟情景融合的图像分割教学系统 被引量：4

15

作者 焉潇潇 安效伟 +1 位作者 戴文斌 孙农亮 《计算机仿真》 北大核心 2021年第4期331-337,共7页

针对传统图像分割课程教学模式中学生学习自主性差、参与热情较低的问题,研究设计了基于虚拟情景融合的问题启发式图像分割教学系统。将虚拟可视化与问题启发式学习(PBL)有机结合,据虚拟故事情景设置导向问题,依故事情节分模块嵌入相关... 针对传统图像分割课程教学模式中学生学习自主性差、参与热情较低的问题,研究设计了基于虚拟情景融合的问题启发式图像分割教学系统。将虚拟可视化与问题启发式学习(PBL)有机结合,据虚拟故事情景设置导向问题,依故事情节分模块嵌入相关知识内容引导学生自主学习,辅之奖惩升级措施在不同层级知识内核间跳转控制,以确保学习内容的连贯有效,将虚拟人机交互融入到枯燥的理论知识学习过程中。结果表明,有效提升了图像分割教学系统的趣味性与实用性,增强了学生学习兴趣与学习效果。 展开更多

关键词 图像分割 课程教学模式 问题启发式学习 虚拟可视化

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中学与大学英语学习的衔接及大一学生英语自主学习能力培养 被引量：2

16

作者 徐静 《和田师范专科学校学报》 2007年第4期130-131,共2页

本文针对大学英语教学中大一新生提出的“上大学之后,在多半年的英语学习中,发觉自己的英语水平非但没有得到相应的提高,倒有倒退的迹象”疑问进行问卷调查,发现中学阶段的灌输式英语学习模式和大学英语所大力提倡的自主学习模式发生冲... 本文针对大学英语教学中大一新生提出的“上大学之后,在多半年的英语学习中,发觉自己的英语水平非但没有得到相应的提高,倒有倒退的迹象”疑问进行问卷调查,发现中学阶段的灌输式英语学习模式和大学英语所大力提倡的自主学习模式发生冲撞。在大学英语教学的过程中培养学生的自主学习能力是现代教育的发展趋势所在。本文从大一新生自身的特点出发,提出在大学英语教学中提倡自主学习的初始阶段,要注意中学英语教学和大学英语教学的衔接,循序渐进,使学生顺利过渡,最终实现自主学习。 展开更多

关键词 灌输式学习模式 自主学习模式 衔接

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列车车站停车的启发式自学习算法及仿真 被引量：2

17

作者 陈荣 陈德旺 《铁路计算机应用》 2013年第6期9-13,共5页

利用北京亦庄线采集的大量实际停车数据搭建了列车仿真模型,基于站内安装的固定应答器提供的定位信息提出了启发式学习算法动态调整控制器输出。通过仿真表明,启发式学习算法相对于传统的PID算法和无学习算法有较强的适应能力。在仿真... 利用北京亦庄线采集的大量实际停车数据搭建了列车仿真模型,基于站内安装的固定应答器提供的定位信息提出了启发式学习算法动态调整控制器输出。通过仿真表明,启发式学习算法相对于传统的PID算法和无学习算法有较强的适应能力。在仿真条件变化的情况下,能够将停车误差控制在±30 cm范围内。对比PID控制,启发式学习算法减少了控制输出在停车阶段频繁变化的次数,延长了制动系统的使用寿命。该方法计算量较小,在实际运用中有着广阔的前景。 展开更多

关键词 应答器 启发式学习算法 精确停车

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基于启发式强化学习的空战机动智能决策 被引量：51

18

作者 左家亮 杨任农 +2 位作者 张滢 李中林 邬蒙 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期212-225,共14页

空战机动智能决策一直是研究热点,现有的空战机动决策主要采用优化理论和传统的人工智能算法,是在相对固定的环境下进行决策序列计算研究。但实际空战是动态变化的,且有很多不确定性因素。采用传统的理论方法进行求解,很难获取与实际情... 空战机动智能决策一直是研究热点,现有的空战机动决策主要采用优化理论和传统的人工智能算法,是在相对固定的环境下进行决策序列计算研究。但实际空战是动态变化的,且有很多不确定性因素。采用传统的理论方法进行求解,很难获取与实际情况相符的决策序列。提出了基于启发式强化学习的空战机动智能决策方法,在与外界环境动态交互的过程中,采用"试错"的方式计算相对较优的空战机动决策序列,并采用神经网络方法对强化学习的过程进行学习,积累知识,启发后续的搜索过程,很大程度上提高了搜索效率,实现空战决策过程中决策序列的实时动态迭代计算。最后仿真实验结果表明本文提出的算法所计算的决策序列与实际情况相符。 展开更多

关键词 空战机动 智能决策 启发式强化学习 神经网络 决策序列

原文传递

启发式强化学习机制的异构双种群蚁群算法 被引量：6

19

作者 刘中强 游晓明 刘升 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第3期460-469,共10页

针对传统蚁群算法在解决TSP问题时易陷入局部最优、收敛速度较慢的问题,提出了一种基于启发式强化学习的异构双种群蚁群算法。蚁群分为主种群和子种群,主种群负责解的构建和信息素的更新,子种群则是在构建解的同时对主种群的解集进行替... 针对传统蚁群算法在解决TSP问题时易陷入局部最优、收敛速度较慢的问题,提出了一种基于启发式强化学习的异构双种群蚁群算法。蚁群分为主种群和子种群,主种群负责解的构建和信息素的更新,子种群则是在构建解的同时对主种群的解集进行替换。算法初期利用启发式算子自适应地控制两个种群的交流频率,通过偏离度系数控制解的交换方式。前期让子种群的最优解去替换主种群的随机解,增加解的多样性,同时引入强化学习机制对交流后主种群最优路径上的信息素进行自适应的奖赏,以增大最优公共路径以后被选择的概率。后期则控制子种群的最优解去替换主种群的最差解,强化最优路径上信息素的量,并对主种群最优路径上的信息素进行奖赏,进一步提高算法的收敛速度。实验仿真表明,算法能够有效地跳出局部最优,并且解的质量在大规模测试集上有明显的改善。 展开更多

关键词 商旅问题(TSP) 异构双种群 偏离度系数 启发式强化学习

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基于启发式Q学习的输电线路无人机避障导航巡检

20

作者 娄文颖 葛奎 +1 位作者 许兆帅 张灿辉 《机械设计与制造工程》 2024年第8期77-80,共4页

为提高无人机在输电线路巡检中的安全性,设计一种基于启发式Q学习算法的输电线路无人机自动避障巡检方法。运用多传感器采集外界环境变化信息,经信息融合获得有价值的路径感知信息,得到障碍物位置和可通行路径;采用Q学习算法与启发式函... 为提高无人机在输电线路巡检中的安全性,设计一种基于启发式Q学习算法的输电线路无人机自动避障巡检方法。运用多传感器采集外界环境变化信息,经信息融合获得有价值的路径感知信息,得到障碍物位置和可通行路径;采用Q学习算法与启发式函数计算信息强度,提前预测分析飞行动作的重要程度,得出最佳飞行动作和位置,完成巡检中的无人机自动避障导航。实验结果表明:在静态环境中,所提方法在训练次数较少的情况下达到收敛,不仅能成功绕过静态与动态障碍物,且飞行避障导航路径短。 展开更多

关键词 输电线路 巡检无人机 自动避障导航 路径感知信息 启发式Q学习算法

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