云环境下基于双滑动窗口的供应商信任评估机制研究

提出了一种基于企业行为证据的双滑动窗口的供应商信任量化评估机制,通过不断滑动的窗口,确定窗口更新和替换的内容以保证企业行为信任评估的可信性和可扩展性.仿真实验分析表明,该模型提供了云环境下供应商信任值计算的动态性,评估方法能够有效应用于云环境下供应商的评价中,评价结果客观有效.

性能势算法研究及在RoboCup中的应用

强化学习是人工智能领域中解决学习控制的一种重要方法。在强化学习算法中,平均奖赏强化学习是以平均奖赏值作为参照标准,适用于解决具有循环特性或不具终结状态的问题,其存在参数和环境的敏感及收敛速度慢等问题,并且强调的是单个智能体的独立学习。针对上述问题,考虑单个智能体与其它智能体的关系及影响,将一种改进的基于性能势强化学习算法———G-learning引入到多智能体系统中,设计出一种新的强化学习算法,将新设计的强化学习算法应用在RoboCup的Keepaway平台上。仿真结果表明了在选择较好参考状态的条件下有效提高了强化学习算法在Keepaway平台的性能表现。

新时期乡村轻喜剧与农村文化建设

新时期以来,乡村轻喜剧融思想性、艺术性和观赏性为一体,极大地谐合了党和国家大力推进农村文化建设的主旋律。本文以"三个代表"重要思想和科学发展观为理论依据,首度从文化引导、文化重建和文化传承三个方面详细论述了乡村轻喜剧在农村文化建设中的战略作用。

基于性能势的A*平均奖赏强化学习算法研究

强化学习和性能势理论是当前人工智能领域的研究热点,RoboCup足球机器人仿真为人工智能和机器人学研究提供了一个良好的实验平台,针对强化学习和性能势理论在足球机器人仿真应用中求解过程不稳定和收敛速度过慢问题,提出了一个新的强化学习算法——基于性能势的A*平均奖赏强化学习算法(GA*-learning)。GA*-learning在基于性能势的平均奖赏强化学习算法(G-learning)中加入启发式函数,根据启发式策略确定动作的选择,从而加快学习收敛速度。把GA*-learning运用到通过简化的机器人足球领域——keepaway,仿真结果验证了算法能有效提高系统的性能和收敛速度。

Dante技术在飞行训练模拟器上的应用

使用Dante数字音频技术设计的声音模拟分系统,将音频信号在以太网中实时传递,允许在一个以太网线上同时发送和接收许多的音频通道,具备低延时、高精度、稳定性好等优点,可以更好地呈现声音效果,更好地满足多台飞行训练模拟器联网训练的需求。

视景显示系统视场角测试研究与应用

针对飞行模拟器视景显示系统视场角测试问题,提出了一种新的测试和计算方法,并详细介绍了利用全站仪测试和球面方程计算过程。测试结果表明,该方法应用到飞行模拟器中,提高了视景显示系统视场角测试精度和便捷性,克服了光路遮挡等问题。

基于WPF飞行模拟器数据采集配置工具的设计

为解决传统数据采集系统配置文件存在的问题,本文采用WPF对该系统配置工具进行界面设计。系统采用适用于WPF编程模式的架构MVVM,并通过此项技术实现配置工具界面设计。

基于MVVM架构的飞行模拟器教员控制台系统的设计和实现

教员控制台系统作为仿真环境和模拟机的总控制台,是飞行模拟器的重要组成部分。控制功能齐全、显示信息丰富,可实现对飞机运行状态控制和实时状态监控,是控制台系统的主要特征之一。本文采用MVVM(Model-View-ViewModel)模式从软件架构上进行一次革新,将界面显示设计与数据逻辑处理模块分离,利用数据绑定以及多线程异步调度技术降低了系统的耦合度,使得系统具有模块化和可扩展性的特点。本文阐述了将这一技术运用在教员台控制系统工程项目中的关键技术细节和系统设计思路,采用数据驱动的方式实现教员台控制台系统的可重用性,可扩展性,通过修改配置参数即可满足不同机种的飞行模拟器,进一步缩短了开发周期且便于后期维护。

飞行训练模拟器数据采集系统设计

详细介绍了数据采集系统的硬件概述、软件概述、系统体系结构、接口设计和几个主要功能模块的具体设计过程,将系统可变部分写入配置文件中,不可变部分通过代码提供通用接口,实现了软件的通用性和可扩展性。