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针对机会阵雷达方向图综合的不确定问题,提出了一种基于模糊机会约束规划的方向图综合规划模型。该模型基于可信性理论,综合考虑天线单元分布的随机性以及激励状态的不确定性,将参与方向图综合时激励打开的天线数目看做一个梯形模糊变量,用以描述综合时的复杂不确定环境。随后,将规划模型转化为清晰等价形式,再结合遗传算法和灰关联综合评价法则设计了一种混合智能优化算法,用于求解该模型。以一维任意非均匀线阵为例,对主瓣宽度和最大副瓣电平进行了优化。仿真表明:优化后结果的可信性高于置信水平,验证了该算法的有效性。

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过去几十年见证了人工智能(AI)技术的崛起。然而，最近的研究表明，人工智能算法可能不值得信任。例如,他们可能容易受到轻微扰动输入数据;他们可能会对某些群体表现出偏见和刻板印象，从而破坏公平;由于他们不透明的模型架构，他们的决定可能很难解释。随着人工智能应用在日常生活中的广泛应用，一个人工智能算法是否可信已经成为研究人员、开发人员和用户非常关注的问题。最近，出现了大量关于可信人工智能的研究。在本教程中，我们旨在从计算的角度全面概述可信人工智能的前沿研究进展。具体来说，我们关注实现值得信赖的人工智能的六个最重要的方面: (i)隐私，(ii) 安全与鲁棒性，(iii) 可解释性 （iv) 非歧视与公平，(v) 环境福祉和 (vi) 问责性与可审计性。我们将按照一个分类来介绍每个维度的最新技术和实际应用，并讨论各个维度之间的一致和冲突的交互作用。此外，我们还将讨论该领域未来可能的研究方向。我们希望通过本教程，研究人员和实践者能够对值得信赖的人工智能有一个广泛的概述和深刻的见解，从而推动该领域的发展。 目录内容： 导论与概念 Introduction and Concepts 隐私性 Dim

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