非线性网络控制系统的T-S模糊H∞控制与数值仿真

研究了一类非线性网络控制系统的控制和数值仿真问题。首先建立了非线性网络控制系统的连续时间T-S模糊模型。然后基于时变网络诱导时滞,分别设计了系统在无外部干扰和有外部干扰两种情形下的模糊控制器,同时以线性矩阵不等式(LMIs)的形式给出了控制器存在的充分条件。最后通过数值仿真验证了以上两种情形下控制器的有效性。

基于智能优化算法的T-S模糊模型辨识

将智能算法应用在T-S模糊模型的辨识方面,是模糊系统辨识的一种新途径。文中对几种智能优化算法,如遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法、菌群优化(bacterial foraging optimization,BFO)算法等的优化原理和在模糊辨识方面的应用现状进行了综述和分析,并给出了它们在T-S模糊模型辨识中对参数进行优化的过程。最后将这些优化方法用于一非线性动态系统的建模,并对仿真结果进行了对比和详细的分析,为进一步了解这几种优化方法在模糊模型辨识参数优化方面的作用提供了仿真实验依据。

基于改进T-S模糊神经网络的交通流量预测

在萤火虫优化算法和T-S模糊神经网络的基础上,提出了一种采用萤火虫算法优化的T-S模糊神经网络预测交通流量的算法。该算法利用萤火虫算法得到T-S模糊神经网络的最优参数配置,从而能发挥T-S模糊神经网络泛化的映射能力。将该算法应用到实测交通流中进行算法的有效性验证,并与传统的T-S模糊神经网络和遗传算法优化的T-S模糊神经网络进行比较,仿真结果表明该算法具有更高的预测准确性,从而证明了该算法在交通流量预测领域的可行性和有效性。

课堂教学视频中的S-T行为智能识别研究

文章主要从检测视频帧图像人脸数目、轮廓特征、主体动作幅度等三个方面获取数据信息,使用贝叶斯因果网模型推理主体行为特征,获取行为序列,构建了教学视频的教学模式,最终实现了对课堂教学视频中S-T行为智能识别的设计。研究算法是基于C++与OpenCV实现;将行为特征检测结果汇总分析,输出课堂教学视频的教学模式。经过测试,对较为标准的课堂教学视频分析准确率高、效率高,验证了本研究中算法的可行性。

爆破参数智能设计的T-S模糊神经网络方法

针对地下矿山爆破参数设计的工作繁琐、任务量大等问题,建立基于T-S模糊神经网络的地下矿山爆破参数智能设计模型,实现爆破参数快速、智能设计。以某矿山地下矿中深孔爆破为研究对象,收集大量矿山现场实测数据,以抗压强度、抗拉强度、初始弹模、弹性模量、泊松比、黏聚力、内摩擦角、孔底距和排距为输入量,利用BP神经网络和T-S模糊神经网络,建立不同的地下矿山爆破参数预测模型,结果表明,T-S模糊神经网络具有更高的准确性以及更快的运行时间,能够更好地表达地下矿爆破参数与主控因素之间的非线性关系,网络预测值与目标值的均方误差达到1.375 9×10^-5 ,模型预测效果最佳,为矿山地下矿爆破参数设计提供了参考依据。

FCAT:一种面向未来科技竞争力分析的新工具

为了快速准确地前瞻识别和判断对未来科技竞争力具有重大意义的领域方向,本文开发了一种面向未来科技竞争力分析的新工具FCAT。FCAT能半自动构建领域知识分类体系,帮助用户迅速、全面把握该领域研究现状。FCAT还实现了自动抽取科技文献中的相关研究水平指标功能,可以揭示不同科研机构的竞争力水平。FCAT在Linux系统环境下开发,采用B/S模式实现。通过相关实验表明,FCAT能有效的实现对未来科技竞争力的分析,克服了目前工具不能深入文献全文进行研究水平揭示的不足。

基于改进PSO和FCM的模糊辨识

为了提高T-S模糊模型的辨识精度和效率,本文提出了一种改进的粒子群算法和模糊C均值聚类算法相结合的模糊辨识新方法。在该方法中,针对粒子群算法在处理高维复杂函数时容易陷入局部极值的问题,提出了一种粒子群局部搜索和全局搜索动态调整的全新优化算法。模糊C均值聚类算法是模糊辨识最常用的方法之一,该算法简单,计算效率高,但是对初始化特别敏感,容易陷入局部最优。为了解决这一问题,利用改进粒子群算法的全局搜索能力优化聚类中心,显著地提高了算法的辨识精度和效率。最后,针对非线性系统进行建模仿真,仿真结果表明了本文方法的有效性和优越性。

基于C/S和B/S混合结构的物联网智能远程环境监控系统研究

在物联网智能家畜养殖环境监控系统中,服务端与各监控节点以及监控节点与各监控终端的通信方式是基于连接的TCP通信。系统作为数字化养殖与全产业链溯源平台的一个子系统,需要与其进行整合,而平台系统采用B/S结构为用户提供信息服务。为解决该问题,研究并设计了一个C/S与B/S混合体系结构模型,并将该模型应用于系统设计中。同时,为了使服务端能与平台系统的Web服务端有机结合,采用向Web服务器内嵌子线程的方式设计系统服务端。系统测试及试运行结果表明,该解决方案能够满足系统设计需求,性能稳定、响应及时,有效保障了系统的信息一致性。

武汉市医学科技IDSS设计中的若干问题探讨

介绍了所研制的武汉市医学科技IDSS的结构和功能 ,重点讨论了B/S模式的方案选取依据及系统构建 ,从定性到定量决策方法的研究及其在本系统中的应用 (多目标集结方法为加权和法、改进的TOPSIS法、模糊评价法 )、数据的相关查询的必要性。

概率融合的抗侧翻智能主动悬架控制研究

为了提升高质心车辆的侧倾稳定性和平顺性,降低车辆侧翻事故造成的伤亡率,提出一种基于概率融合隶属度函数构建理论的侧翻工况预测和控制方法。首先,通过采集车辆侧翻工况数据,选取车辆状态变量,基于影响权重确定与车辆侧翻相关的关键影响因子。其次,根据时间序列对数据进行时间片段划分,设计动态贝叶斯预测网络,对下一时间片段内车辆侧翻概率进行预测。最后,根据车辆性能参数与控制器参数的映射规则,建立概率融合的Takagi-Sugeno(T-S)模糊隶属度函数,设计车辆主动悬架抗侧翻鲁棒控制器。CARSIM/Simulink联合仿真结果表明,与被动悬架、半主动悬架、多目标控制主动悬架相比,所提方法可以平稳且高效地防止车辆侧翻,提升车辆行驶的安全性。

第四次浪潮中智慧情报理论探索的摹因呈现

在以智能化为特征的第四次浪潮中,“智慧情报”的理论探索需要在做好谱系扫描工作的基础上才能有效把握研究重点。文章通过“感知时代环境”“厘清要素代差”“品评形势利害”“考较策略路径”“擘画理论教育”梳理所涉及的情报事实,将“智慧情报的学科体系”“情报学术的认知谱系”及“科技安全”“信息安全”“密码工具理论构成”的情报解读等重要对象以摹因形式呈现出来。

技术政治时代下中美国际科技合作的战略转向比较研究

技术政治时代背景下,国际竞争焦点围绕技术权力的争夺、布局和秩序构建展开,国际科技合作的驱动结构发生深刻变化,主要国家战略转向态势明显。本文以技术政治时代的重要特征作为变革动因,选取中国和美国国际科技合作战略作为比较研究对象,采用“目标-理念-路径”分析框架对两国在战略目标、战略理念、实施路径上的转变方向进行对比,接着使用文献计量分析法从总体发展态势、主导地位变迁、合作网络演化3个维度进一步开展量化验证和具体分析。战略转向趋势的多维度对比结果表明:①技术政治时代下中美战略布局呈现差异化走向,美国以排他性多边主义框架为核心的“技术联盟”战略逐步形成,中国则以“开放创新”为核心理念,由参与全球创新转向引领全球创新;②中国在时代变局中所受影响更为明显,析出的合作需求还未得到充分转移和补充;③中国在国际科技合作能级和利用国外科研资金方面尚有提升空间;④在共同关注的全球性挑战议题上,中美仍有持续合作空间。在此基础上,从战略层、战术层、操作层提出启示建议。

战略人才力量:认识、问题与政策建议

战略人才力量是具备科技创新能力,从事对国家安全和经济社会发展具有重大、长远、全局性影响的科技活动,并做出贡献的各层次科技人才,其构成处于不断发展和变化过程中,具有战略性、层次性、体系性、多样性、开放与动态性等特征。国家战略人才力量和国家战略科技力量都是国家战略力量的重要组成部分,但二者是交叉关系而不是包含关系。当前中国战略人才力量建设面临诸多挑战,建议优化战略科学家的培养和遴选机制、健全科技领军人才和创新团队的集聚保障机制、加大对青年科技人才的支持力度、加强卓越工程师创新实践能力培养,加快建设国家战略人才力量。

科技情报基础服务知识融合流程自动化框架研究

科技情报的知识融合可以为科技情报分析提供高质量、高效率的基础数据。在知识融合自动化过程中,快速使用和整合现有技术,推进语义层面的知识融合,是科技情报快速感知和问题解决的关键。本文通过梳理科技情报基础数据服务中多层次、多粒度服务对知识融合的需求,设计了基于模块化、分阶段、任务管理式的自动化融合框架。框架可以快速组合基于规则的方法、基于监督学习的方法、大语言模型方法等,对多种来源的科技情报数据进行抽取、转化、合并、知识生成和关系拓展。最后在商业竞争对手跟踪场景中实践了基于该框架的新闻事件提取和关联。结果证明,基于模块化、自动化方式的科技情报融合能够更高效地应用各类方法的优点,为科技情报融合难点问题、流程化问题提供更多元的解决方案。

军民融合创新联合体:内涵、逻辑与进路

军民融合是协同推进国防事业与经济建设的重要抓手,也是巩固提升一体化国家战略体系和能力的核心议题。面对新一轮科技革命与产业变革的加速演进,科技创新成为强化科技安全、保障经济安全和国防安全的关键纽带。针对我国军民融合协同创新面临的新挑战与新使命,基于使命驱动型创新和整合式创新理论,提出面向高水平科技自立自强的军民融合创新联合体。系统解析军民融合创新联合体概念内涵、理论基础和典型特征,构建军民融合创新联合体基本架构,探讨强化军民国家战略科技力量体系化协同和整合式创新,积聚力量进行原创性引领性攻关,加快关键核心技术攻坚和场景化应用,以科技安全支撑经济、国防和新型国家安全的过程逻辑。提出以军民融合创新联合体为抓手,健全国家安全体系,以新安全格局保障新发展格局的路径与对策。

生成式人工智能助力新质生产力的价值证成、技术隐忧与战略因应

新质生产力的发展需要科技创新的加持,生成式人工智能的技术优势有助于提高生产效率、增强数字经济创新能力,创新生产模式、推动数字经济转型升级,优化资源配置、推动数字经济健康发展。但生成式人工智能本身的技术特质也可能给新质生产力发展带来多维度风险,具体表现在平台垄断风险、技术顺差风险、数据安全风险、科技伦理风险四个方面。为促进生成式人工智能与新质生产力更好融合,需要在国家战略层面上提前建构好生成式人工智能的应用路径:其一,加强合规监管、引导数字市场规范化发展;其二,强化技术供给,激发创新驱动的内生动力;其三,加强信息安全建设,铸牢数据安全的防护屏障;其四,导入价值理性,引领科技发展的人文航向。

兼容决策理论探幽

柯林斯认为,以权威决策理论和民主决策理论为代表的两种传统决策理论存在“合法性”与“延伸性”两大危机,造成了科学理性与民主价值之间“非此即彼”的紧张关系。因此,以柯林斯为代表的STS进路和以基切尔为代表的科学哲学进路分别提出了“经验专长”理论和“良序科学”理论。两种进路的理论基础和建构方式虽然不尽相同,但殊途同归地构建了一种“兼容决策理论”。兼容决策理论在一定程度上弥合了专家意见和外行视角的分歧,却在实践维度上面临着去语境化的困境。进入智能时代,智能技术为兼容决策理论的实践提供了新的方法,有望实现科学理性与民主价值之间的合理张力,但仍需对其可能产生的决策风险予以充分警惕。

钱学森指引科技情报工作现代化发展

[目的/意义]钱学森情报学术思想是指导科技情报工作发展的重要理论基础,在科技情报现代化、智能化发展过程中,起到至关重要的推动作用。[方法/过程]文章梳理了钱学森引领科技情报工作现代化的重要思想,回顾了钱学森指向科技情报工作现代化实践之路,思考了钱学森指引科技情报工作智能化发展方向。[结果/结论]在智能化发展过程中,情报研究要适应技术的发展变革,但人类智慧或思维活动才是情报工作的主导,是决定情报质量的关键。

美国典型智库对中国科技创新发展的观点分析及启示

[目的/意义]探索美国智库对中国科技创新发展的观点判断,对中国科技创新战略规划的洞察,以及对中国科技创新体系的测评,有助于拓展中国国家安全观下科技安全的情报实践。[方法/过程]本文选取2019—2023年美国8家典型智库发布的、针对中国科技创新发展的12份研究报告和2021年“中美科技竞争”研讨会专家访谈录,采用文献计量法、案例分析法、内容分析法等,总结美国智库对中国科技创新发展判断的观点及其特征。[结果/结论]美国不同派别智库对中国科技政策已达成共识,均认为中国的科技创新发展已成为美国在科技创新领域的重要战略竞争对手,重点关注中国的科技创新资源配置,但不同派别智库应对措施略有不同。开源信息已成为美国智库获取中国科技创新发展的主要情报源。其还善于搭建影响政府决策的平台,利用网络社交平台(如X、Meta等)来传播智库研究成果,间接影响美国政府决策。建议中国谨慎、适度处理开源信息,学习美国智库经验,提升中国国际话语权。

Intelligent modeling and control for nonlinear systems with rate-dependent hysteresis

A new modeling approach for nonlinear systems with rate-dependent hysteresis is proposed. The approach is used for the modeling of the giant magnetostrictive actuator, which has the rate-dependent nonlinear property. The models built are simpler than the existed approaches. Compared with the experiment result, the model built can well describe the hysteresis nonlinear of the actuator for input signals with complex frequency. An adaptive direct inverse control approach is proposed based on the fuzzy tree model and inverse learning and special learning that are used in neural network broadly. In this approach, the inverse model of the plant is identified to be the initial controller firstly. Then, the inverse model is connected with the plant in series and the linear parameters of the controller are adjusted using the least mean square algorithm by on-line manner. The direct inverse control approach based on the fuzzy tree model is applied on the tracing control of the actuator by simulation. The simulation results show the correctness of the approach.