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1. 无人机三维航路自适应跟踪控制

张坤, 高晓光

计算机应用 2016, 36 (9): 2631-2635. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2631

摘要（668）

PDF （629KB）（281）

针对无人机自动驾驶仪参数标称值偏离实际值情况下的航迹跟踪问题，提出一种无人机三维航路自适应跟踪导引律。首先在无人机自动驾驶仪参数无偏离的条件下，推导出能够跟踪三维航路的速度指令、航迹倾斜角指令和航迹方位角指令，并使用Lyapunov稳定性理论证明了跟踪系统全局渐进稳定；之后考虑自动驾驶仪参数标称值偏离实际值的情况，设计自适应算法在线估计自动驾驶仪参数，得到无人机三维航路自适应跟踪导引律。仿真实验表明所提出的自适应跟踪导引律能够使无人机在自动驾驶仪参数偏离条件下有效跟踪三维航迹。

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2. 离散动态贝叶斯网络推理的编程计算算法

史建国高晓光

计算机应用 2012, 32 (07): 1943-1946. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01943

摘要（832）

PDF （598KB）（662）

离散动态贝叶斯网络是对时间序列进行建模和推理的重要工具，具有广泛的建模应用价值，但是其推理算法还有待进一步完善。针对构离散动态贝叶斯网络的推理算法难以理解、编程计算难、推理速度慢的问题，给出了实现离散动态贝叶斯推理算法的数据结构，推导了进行计算机编程计算的推理算法和编程步骤，并通过实例进行了算理验证。

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3. 复杂系统的图模型多智能体协同故障诊断

郭文强高晓光高晓光

计算机应用 2010, 30 (11): 2906-2909.

摘要（1631）

PDF （621KB）（1040）

为解决复杂、不确定系统的故障诊断实时推理问题,提出了基于图模型-多连片贝叶斯网络架构下多智能体协同推理的故障诊断方法。该方法将一个复杂贝叶斯网分割成若干有重叠的贝叶斯子网,使监控网络的单个智能体被抽象为一个拥有局部知识的贝叶斯网,利用成熟的贝叶斯网推理算法可完成智能体的自主推理。随后,通过重叠的子网接口进行多智能体间消息的传播,实现了多智能体协同故障诊断推理。实验结果表明了基于图模型多智能体的协同故障诊断方法的正确性和有效性。