检索结果-内蒙古大学图书馆

控制理论与应用 2024年第12期41卷 2237-2248页

作者：张春阳高庆吕金虎陈巍王健男北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 中关村实验室北京100081 北京航空航天大学人工智能研究院北京100191 北京航空航天大学数学科学学院北京100191 北京航空航天大学数学信息与行为教育部重点实验室北京100191 鹏城实验室广东深圳518055

本文针对一类多生产线的可重入制造系统提出了一种层次化智能控制策略.基于层次化建模的技术,本文提出双曲型偏微分方程用以描述系统动态,并且设计了对应的鲁棒控制器用来实现制造系统在有限时间内平稳运行的目标.该控制策略结合T-S模... 详细信息

本文针对一类多生产线的可重入制造系统提出了一种层次化智能控制策略.基于层次化建模的技术,本文提出双曲型偏微分方程用以描述系统动态,并且设计了对应的鲁棒控制器用来实现制造系统在有限时间内平稳运行的目标.该控制策略结合T-S模糊建模技术和滑模控制策略,在H∞指标下实现了闭环制造系统抑制系统中广泛存在的扰动.由于所提出的控制器具有无穷维的特点,本文提出了一种基于凸优化技术的数值计算方法用来高效求解控制器参数.最后,给出的仿真算例验证了该控制策略的有效性和优点.

关键词：多生产线可重入制造系统连续非线性偏微分方程模型层次化架构鲁棒控制基于模糊模型的控制

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对互联网体系结构创新的认识与思考

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电子学报 2024年第4期52卷 1411-1420页

作者：罗洪斌张珊王志远孟晴开北京航空航天大学计算机学院北京100191 北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室北京100191 数学、信息与行为学教育部重点实验室北京100191 未来区块链与隐私计算北京高精尖创新中心北京100191

互联网是促进现代社会经济发展和科技创新的重要信息基础设施;然而,支撑并规范互联网正常运行的关键核心技术——互联网的TCP/IP(Transport Control Protocol/Internet Protocol)体系结构——几十年来几乎保持不变.本文首先从技术自身... 详细信息

互联网是促进现代社会经济发展和科技创新的重要信息基础设施;然而,支撑并规范互联网正常运行的关键核心技术——互联网的TCP/IP(Transport Control Protocol/Internet Protocol)体系结构——几十年来几乎保持不变.本文首先从技术自身弊端、社会发展需求、技术转移周期、科技革命规律四个方面论述了开展互联网体系结构创新的必要性.其次,运用系统科学原理阐明了TCP/IP体系结构弊端的根源.再次,运用系统观念揭示了信息网络的功能本质和网络间的互联本质,发现了信息传递的四个自然属性(对象属性、身份属性、位置属性、手段属性).在此基础上,简要介绍了基于两个本质和四个自然属性开展创新互联网体系结构创新的实例——共生网络.最后,结合共生网络架构展望了部署新型互联网体系结构的总体路径.

关键词：互联网体系结构异构网络网间互联跨域通信

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基于大数据的分布式社会治理智能系统

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软件学报 2022年第3期33卷 931-949页

作者：吕卫锋郑志明童咏昕张瑞升魏淑越李卫华软件开发环境国家重点实验室(北京航空航天大学) 北京航空航天大学计算机学院北京航空航天大学人工智能研究院大数据科学与脑机智能高精尖创新中心(北京航空航天大学) 北京航空航天大学数学科学学院数学信息与行为教育部重点实验室(北京航空航天大学) 鹏城实验室

近年来,推动社会治理的协同化、智能化,完善共建共治共享的社会治理制度,是国家的重要发展方向.数据作为一种生产要素,在社会治理中起着愈发关键的作用.如何实现多方海量数据的安全查询、协同管理、智能分析,是提升社会治理效果的关键问... 详细信息

近年来,推动社会治理的协同化、智能化,完善共建共治共享的社会治理制度,是国家的重要发展方向.数据作为一种生产要素,在社会治理中起着愈发关键的作用.如何实现多方海量数据的安全查询、协同管理、智能分析,是提升社会治理效果的关键问题.在新冠疫情防控等重大公共事件中,分布式社会治理面临着安全计算效率低、多方可信协同差、复杂任务决策难的三大挑战.针对以上挑战,基于安全多方计算、区块链技术与精准智能理论,提出了一种基于大数据的分布式社会治理智能系统.所提出的系统能够支撑社会治理的各类应用,为新时代社会治理水平的提升提供决策支撑.

关键词：社会治理大数据系统区块链精准智能分布式系统

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一类具有Allee效应的两种群竞争模型

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数学的实践与认识 2024年第3期54卷 99-111页

作者：张彦麒李翠萍北京航空航天大学数学科学学院信息与行为教育部重点实验室北京100083

Allee效应是一种生物种群密度依赖的现象,在种群密度较低的情况下,种群的增长率与种群密度呈正相关关系.考虑一种具有Allee效应的Lotka-Volterra两种群竞争模型,给出了其平衡点的存在和稳定性条件,并且讨论了解的有界性以及周期解的不... 详细信息

Allee效应是一种生物种群密度依赖的现象,在种群密度较低的情况下,种群的增长率与种群密度呈正相关关系.考虑一种具有Allee效应的Lotka-Volterra两种群竞争模型,给出了其平衡点的存在和稳定性条件,并且讨论了解的有界性以及周期解的不存在性,最后通过数值模拟展示所得结果.

关键词：竞争模型 Allee效应平衡点稳定性周期解

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共生网络——异构网络安全高效互联的体系结构与机理

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通信学报 2022年第4期43卷 36-49页

作者：罗洪斌张珊王志远北京航空航天大学计算机学院北京100191 北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室北京100191 数学、信息与行为学教育部重点实验室北京100191 未来区块链与隐私计算北京高精尖创新中心北京100191

介绍了共生网络——一种异构体制网络安全高效互联的体系结构与机理。首先,分析了异构网络互联面临的挑战,凝练出了异构网络互联亟须解决的科学问题。然后,分析和研究了异构网络互联而成网络空间的普适表征机理、体系结构模型、基本工... 详细信息

介绍了共生网络——一种异构体制网络安全高效互联的体系结构与机理。首先,分析了异构网络互联面临的挑战,凝练出了异构网络互联亟须解决的科学问题。然后,分析和研究了异构网络互联而成网络空间的普适表征机理、体系结构模型、基本工作机理、跨域安全保障机理等。实验结果表明,共生网络已经形成了部分能力,如防范跨域攻击和数据泄露等。最后,介绍了待进一步解决的问题。

关键词：异构网络网络互联网络体系结构安全高效

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跨学科流动对学者学术表现的影响——以人工智能领域为例

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科学学研究 2025年

作者：郑海涛李美微胡杰赵世奎北京航空航天大学经济管理学院复杂系统分析与管理决策教育部重点实验室清华大学丘成桐数学科学中心北京航空航天大学公共管理学院

通过构建人工智能领域学者学术表现及教育背景数据库，采用非参数检验、回归模型等方法，研究多学科背景对学者学术产出的异质性影响。研究发现，多学科背景影响学者的学术表现，该影响在本科、博士阶段具体的学科上存在差异。计算机、... 详细信息

通过构建人工智能领域学者学术表现及教育背景数据库，采用非参数检验、回归模型等方法，研究多学科背景对学者学术产出的异质性影响。研究发现，多学科背景影响学者的学术表现，该影响在本科、博士阶段具体的学科上存在差异。计算机、电子信息和自动化博士在综合学术表现上没有显著差异，但在论文数等细分学术表现上存在差异，且这些博士本科学习不同学科对未来学术表现没有显著影响。理学博士相比计算机博士，综合学术表现略差，但本科学习自动化学科的理学博士相比其他本科学科的理学博士具有显著更好的学术表现。人文社科博士相比计算机博士综合学术表现略差，但本科具有非人文社科学科背景的人文社科博士比本博均是人文社科学科的学者在各个学术指标上都具有好的表现。研究结论有利用我国评估和调整跨学科教育政策，实现从人口大国向人才强国的转变。

关键词：多学科教育背景人工智能学术表现跨学科路径

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基于时空信息转换方程的药品销量预测模型

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计算机应用 2023年第S01期43卷 107-111页

作者：靳东辉杨小博郭炳晖北京航空航天大学数学科学学院北京100191 北京航空航天大学人工智能研究院北京100191 中关村实验室北京100094 软件开发环境国家重点实验室(北京航空航天大学) 北京100191 数学信息与行为教育部重点实验室(北京航空航天大学) 北京100191 未来区块链与隐私计算高精尖中心(北京航空航天大学) 北京100191 鹏城实验室广东深圳518055

针对药品销售中高维短时间序列预测问题,利用时空信息转换方程及储备池计算方法构建了一种基于时空信息(STI)转换方程的药品销售量预测模型。首先针对药品销售时间序列数据样本量较小的特点,引入储备池计算方法拓展数据样本信息维度,将... 详细信息

针对药品销售中高维短时间序列预测问题,利用时空信息转换方程及储备池计算方法构建了一种基于时空信息(STI)转换方程的药品销售量预测模型。首先针对药品销售时间序列数据样本量较小的特点,引入储备池计算方法拓展数据样本信息维度,将多个不同药品销售量时序数据中的动力学信息引入储备池。使用时空信息转换方程对时间信息与空间信息进行转化,最后在储备池运算的基础上对时空信息转化方程求解,对目标药品的销售量进行有效的时间序列预测。通过将提出的基于时空信息转换方程的时序预测模型与神经网络预测模型在特定药品销售数据集进行时序预测验证并进行横向对比,相较于GRU(Gated Recurrent Unit),所提模型在测试时间节点上的均方根误差(MSE)及运算时间分别减小了13.27%和95.60%、皮尔逊相关系数提高了34个百分点;相较于长短期记忆模型(LSTM),所提模型在测试时间节点上的均方根误差及运算时间分别减小了69.85%和98.00%,而皮尔逊相关系数提高了44个百分点;相较于卷积神经网络模型(CNN),在测试节点的均方根误差及运算时间分别减少了48.96%和88.53%,皮尔逊相关系数提高了33个百分点。证明了基于时空信息转换方程的药品销售预测模型在测试集时间节点上的预测效果要优于GRU、LSTM、CNN时序预测模型,同时也说明模型具有更高的运算效率。

关键词：医药销售小样本学习时序预测时空信息转换方程储备池计算相关性分析

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社会大数据跨尺度系统学习理论与方法

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中国科学：信息科学 2024年第9期54卷 2083-2097页

作者：郑志明吕金虎王亮鲁仁全崔鹏王鑫韦卫北京航空航天大学人工智能研究院北京100191 复杂关键软件环境全国重点实验室北京100191 数学、信息与行为教育部重点实验室北京100191 未来区块链与隐私计算北京市高精尖创新中心北京100191 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 北京航空航天大学数学科学学院北京100191 中关村实验室北京100191 中国科学院自动化研究所北京100190 多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 广东工业大学自动化学院广州510006 清华大学计算机系北京100083

以GPT-4为代表的AI大模型时代正加速而至,深刻改变着社会生活的方方面面.大模型巨参数深度学习是破解复杂大数据智能学习瓶颈的一种有效途径.大模型在展现出强大学习能力的同时也面临着高能耗、大算力挑战.研究表明,平均一个AI大模型训... 详细信息

以GPT-4为代表的AI大模型时代正加速而至,深刻改变着社会生活的方方面面.大模型巨参数深度学习是破解复杂大数据智能学习瓶颈的一种有效途径.大模型在展现出强大学习能力的同时也面临着高能耗、大算力挑战.研究表明,平均一个AI大模型训练产生的能耗约等于五辆汽车一生排放的碳总量,驱动AI大模型所需算力每3.5个月翻一番.作为一种有益的补充,内嵌规律的跨尺度系统学习是破解复杂大数据智能学习瓶颈的另一种有效途径.跨尺度系统学习已经在某些专业领域展现出了巨大的成功,如2021年诺贝尔物理学奖授予复杂物理系统跨尺度建模及其在全球气候变暖中的应用.事实上,我国科学家甚至更早开拓了复杂系统跨尺度学习研究,如北京航空航天大学暗物质大数据分析团队利用跨尺度系统学习方法实现了在PB级数据中实时学习KB级关键数据,精度达到万分之一.本文从微观尺度、介观尺度和宏观尺度上分析了跨尺度系统学习的基本原理,构建了内嵌规律跨尺度系统学习的普适方法,并以社会大数据为例开展了典型应用示范.社会大数据跨尺度系统学习应用于疫情防控、舆情分析等领域,并取得显著成效,为我国社会治理数字化、网络化、智能化发展提供了新的成功样本.

关键词：人工智能大模型跨尺度系统学习社会大数据可解释性

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数学专业英语课程思政与美育教学探析

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高教学刊 2025年第14期11卷 189-192页

作者：罗雪罗祎祺北京航空航天大学数学科学学院北京102206 北京航空航天大学数学、信息与行为教育部重点实验室北京100191

随着数学学科的国际化,数学专业英语陆续在各高等院校开设。然而,这门课程仍存在教学目标不明确、教学内容不系统、教学方法陈旧等有待商榷的问题。与此同时,课程思政教育和美育是实现大学数学专业课程育人目标、推进科学教育与人文教... 详细信息

随着数学学科的国际化,数学专业英语陆续在各高等院校开设。然而,这门课程仍存在教学目标不明确、教学内容不系统、教学方法陈旧等有待商榷的问题。与此同时,课程思政教育和美育是实现大学数学专业课程育人目标、推进科学教育与人文教育融合、实现学生全面发展的必然选择。该文立足于数学专业英语的定位与特点,从课程思政和美育的角度提出建立辅助教学的经典案例库的新教学模式,将思政元素与课程教学相融合。并以一些经典案例为例,给出贴合课程特点的思政映射和融入点分析。

关键词：课程思政美育数学专业英语科学和人文教育融合教学方法研究

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数据驱动动力学与控制研究若干进展

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力学进展 2025年

作者：丁千张舒黄锐和梦欣许勇韩芳李响崔篮匀王青云徐鉴天津大学力学系同济大学航空航天与力学学院南京航空航天大学航空航天结构力学及控制全国重点实验室西北工业大学数学与统计学院西北工业大学空天领域复杂性科学教育部重点实验室宁夏大学数学统计学院东华大学信息科学与技术学院西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室北京航空航天大学动力学与控制系

动力学与控制是研究系统运动规律力学机理及其调控方法的学科，在现代工程与科学研究中具有重要作用. 来自工程结构、耦合构件间力传递和环境交互中的结构和几何非线性、接触力的非光滑性、环境干扰的不确定性和与环境多场耦合交互等因... 详细信息

动力学与控制是研究系统运动规律力学机理及其调控方法的学科，在现代工程与科学研究中具有重要作用. 来自工程结构、耦合构件间力传递和环境交互中的结构和几何非线性、接触力的非光滑性、环境干扰的不确定性和与环境多场耦合交互等因素的复杂性，使得传统动力学建模、动力学响应预测和动力学控制的智能化变得异常困难。数据驱动方法的快速发展为解决这些问题提供了全新思路和新的研究范式。近年来的研究成果表明，数据驱动方法不但可以解决或部分解决传统动力学方法无法解决的问题，而且可以显著提升动力学行为预测和性能优化的能力，为动力学与控制研究的智能化奠定必要的基础，在复杂耦合系统的建模、分析与调控中展现出巨大的潜力与科学价值. 本文简要介绍了近年来数据驱动方法在机器人动力学建模与运动调控、跨声速气动弹性动力学建模、结构动力学设计、随机动力学、基于脑机接口技术和神经动力学模型的运动控制、机械设备故障诊断与剩余寿命预测等方面的应用研究进展，并探讨了这些领域面临的挑战与发展趋势.

关键词：动力学与控制数据驱动机器人运动调控随机动力学气动弹性动力学设计神经动力学机械臂控制故障诊断寿命预测

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