电磁目标表征:知识-数据联合驱动新范式

电磁目标表征是电磁空间态势感知中的一项共性基础性问题。早期目标表征基于专家经验知识,需要设计者具有较强的专业背景与先验知识,其在复杂信号环境下的性能不佳。近年来发展起来的深度学习为复杂电磁环境下的目标信号表征提供了新的途径,它通过模拟人脑的深层结构建立机器学习模型,以端到端的方式自动表征和处理目标数据,在电磁目标检测、分类、识别、参数估计、行为认知等感知任务中显示出良好的性能。然而,深度学习严重依赖海量高质量标注数据,在现实电磁环境中存在一定局限。将知识融入智能系统一直是人工智能的研究方向,结合知识与数据进行电磁目标表征,将有望提升目标感知精度与泛化能力,正在成为电磁目标表征中新的方向。本文回顾了电磁目标表征技术的发展过程,对新的知识-数据联合驱动的电磁目标感知范式进行了展望。

基于专家驱动到数据驱动的智库建设模式研究

在迈向“社会5.0”的进程中,提升智库决策咨询科研水平的关键是将智库转型为以数据为中心的模式。这种数据导向的智库构建模式涵盖了社会文化与法规环境、核心理念与策略规划、智库业务运营与传播以及数据治理体系等多个层面。为了实现这一转型,智库应致力于增强数据驱动的理解,充分利用国家关于发展数字经济和数字化转型政策的扶持,积累数据资源,推动业务创新,重视数字化智能工具的研发与运用,合理配置数据人才,并加强数据团队的建设。

科学研究的第五范式——以智能驱动的材料设计为例

科学正在进入一个新时代——第五范式——它被认为是知识整合到不同领域的主要特征,是基于无所不在的机器学习系统的计算社区中智能驱动的工作。在此,我们通过在天河一号超级计算机系统上构建的催化材料专门设计的典型平台案例,生动地阐明了第五范式的本质,旨在促进第五范式在其他领域的培养。第五范式平台主要包括模型自动构建(原始数据提取)、指纹自动构建(神经网络特征选择)以及跨学科知识串联的重复迭代(“火山图”)。与分解一起进行的是对迭代中实现的体系结构的性能评估。通过讨论,第五范式的智能驱动平台可以极大地简化和改进研究中极其繁琐和具有挑战性的工作,并通过补偿机器学习中缺少样本和替代一些由于计算资源不足而导致的数值计算来实现数值计算与机器学习之间的相互反馈,从而加速探索过程。在数据驱动的学科中,跨学科专家的协同作用和对动态数据需求的急剧增长仍然是一个挑战。我们相信,对第五范式平台的一瞥可以为其在其他领域的应用铺平道路。

多层专家系统知识表达与推理技术的实现

从实际出发，提出了一种用多层专家系统的技术解决复杂领域问题的方法。其技术的关键问题是知识的表达方法和推理机制的策略。对于知识处理文中给出了用ＫＤＬ语言描述知识库的方法，对于推理机制给出了数据驱动、目标制导及双向求解的推理方法的具体算法，实践应用表明这些方法是可行的．

基于读者需求的高层知识人员引进创新研究

随着大数据时代的来临,用户向高校图书馆提出了学科服务的需求,为了提升自身服务能力和学校核心竞争力,文章提出:高校图书馆应适应创新型图书馆服务发展需要,聘请高层知识人员进入服务队伍,搭建用户创新驱动下图书馆学科服务模型,建立临聘高层人员管理体系等。

控制系统故障诊断方法综述

控制系统故障检测和诊断研究具有重要意义。该文将各种故障检测和诊断方法分成基于模型解析冗余方法、基于知识方法和数据驱动方法3类进行详细介绍,指出了其中若干关键问题,同时对动态控制系统故障诊断方法的最新发展状况进行说明。

基于目标驱动的仪表故障诊断系统的设计

该文提出一种基于分子吸收光谱法原理的在线分析仪表故障诊断在工程实践中的新方法。该方法以目标驱动的逆向推理为核心,首先对故障信号应用数据挖掘技术进行初步处理得到故障信息;再依据专家知识,从故障原因出发,采用先分类型层次、后进行逻辑运算的搜索方法,确定合适的模糊关系矩阵及逻辑算子,综合构成模糊专家系统。MYSQL数据库用来存储知识库,JAVA语言实现知识库的调取以及模糊推理机的算法编程,同时搭建友好的人机交互界面。最后以西门子的Ultramat23仪表作为对象进行验证实验,结果表明,该文所设计的模型可以基本确保故障诊断的实时性和准确性。

大型变电站操作票自动生成专家系统

根据某市电业局大型变电站（２２０ＫＶ）的实际情况，本文作者介绍了一个自动生成、编辑、贮存及打印操作票的多功能软件包，系统采用ＢｏｒｌａｎｄＣ＋＋开发，运行于Ｍｉ－ｃｒｏｓｏｆｔＷｉｎｄｏｗｓ平台下，能够显示该站一次接线和进行模拟操作；同时，该软件包采用黑板技术（动态数据库），建立基于规则的前向推理机制，自动生成适应于当前状态的操作票。

数据驱动的专家知识资源建模方法与原型系统开发研究

专家知识资源是企业进行业务执行时,最重要的关键资源。快速高效组织专家资源的能力将是决定企业竞争力的重要因素。然而目前企业在知识管理方面的欠缺及专家资源信息获取能力的不足造成很多企业在组织专家资源方面的困扰。缺乏科学合理的专家资源家建模方法与技术是其中的关键。大数据的快速发展及网络开放数据的增加,形成数据驱动方法,构建专家知识资源模型。基于该构思,提出一种数据驱动的,基于映射规则的专家知识资源建模方法。利用多源数据融合与抽取技术,构造比较全面的专家知识资源描述模型,为企业配置、业务绩效提升提供方法和技术支持。该研究对提升企业的知识利用能力、提升企业创新水平有重要价值。

基于专家系统和数据驱动的健康评估分析方法

分析了故障预测和健康管理(PHM)的常用方法,结合某型导弹惯导平台系统的特点,采取专家系统和数据驱动相融合的方式,建立健康评估模型,完成惯导平台系统的健康评估,提升了装备保障效能,为复杂系统的故障预测和健康管理提供了借鉴和参考。

基于规则算法的新能源专家诊断系统

在新能源商用车售后市场中,面对车辆故障而电控系统未能直接报出明确故障码的情况,售后技术人员往往面临诊断难题。对此,可以利用基于规则算法的新能源专家诊断系统。该系统能够通过快速、高效的方式识别并定位故障原因,从而提高售后维修效率。系统内不同组件协同工作,以多样化的数据流传输方式,共同驱动软件功能,实现智能化故障诊断。

基于有限状态机的航天器异常检测专家系统知识获取方法

面向航天器异常检测专家系统知识快速、准确获取需求,提出一种基于有限状态机(FSM)原理的“数据驱动+领域知识”融合获取方法。首先基于数据库中遥控指令、遥测参数、正常值范围等结构化数据,建立状态集、输入集、输出集;其次,将设备工况变化看作状态变量,以遥控指令、注入等事件为输入信号,建立遥测变化与状态迁移的映射关系,将“知识生成”问题转化为对状态转移函数的求解过程;最后,利用历史测试数据驱动有限状态机的状态转移求解模型,将得到状态转移函数集,生成可运行的知识。以中国空间站测控分系统遥测为例进行方法实验,实验结果表明,所提方法获取的异常检测知识可解释性强,且具有较强工程可用性,可为后续卫星工程任务检测知识获取提供参考。

基于专家PID的燃气机转速控制试验

根据历史数据和专家经验设计了燃气机转速专家PID控制器,对燃气机突加负载转速控制、燃气机变转速控制和抗干扰性能进行实验研究。结果表明:突加负载后燃气机没有出现转速降低或熄火现象,而是达到新的稳定工况且时间小于10 s;变转速调节过程中转速没有出现超调,燃气机达到新的稳定工况,时间小于20 s,专家PID控制器表现出良好的动态响应特性;对于过热度变化引起的燃气机转速波动,专家PID控制器表现出较好的抗干扰性能。