第380章 智能算法（2 / 2）

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几天后，陈平安召集团队开了一场技术研讨会。当他将“量子共振传感器设计理念”的草图投影到屏幕上时，会议室里顿时一片安静。

“主任，这……这是传感器的设计图？”老张工瞪大了眼睛，“您这思路也太……太超前了吧？”

“量子共振？这是什么原理？”一位物理学家满脸疑惑，“这跟传统传感器完全不是一个路子啊！”

“的确不是一个路子。”陈平安微微一笑，开始详细解释，“传统传感器依靠的是物理信号的接收和转换，但这种方法存在延迟，且容易受到外界干扰。而量子共振传感器利用的是材料内部的量子特性，可以通过共振效应实现对目标的高精度感知，反应时间几乎可以达到毫秒级。”

他一边说，一边展示了一组数学模型和实验数据。从信号传输的优化，到量子共振的稳定性，再到实际应用的可行性，陈平安逐一进行了详细论证。

刚开始，参会的专家们还一脸茫然，毕竟这个设计理念实在是太超前了。但随着陈平安的讲解逐渐深入，越来越多的人开始露出震撼的表情。

“如果这套传感器真的能实现，那精度至少是现有技术的十倍以上！”一位年轻工程师忍不住惊叹。

“这……这简直是颠覆性技术！”老教授激动得站了起来，“陈主任，我刚才还觉得您这想法太天马行空，现在我彻底服了！”

当陈平安讲解结束时，会议室里爆发出热烈的掌声。所有人都意识到，这个看似疯狂的想法，将彻底改变火控系统的感知能力。

……

传感器难题解决后，自动火控系统的研发进入了第二阶段：智能算法。

“主任，传感器的性能现在没问题了，可光有精准的数据还不够啊。”负责算法的刘工皱着眉头说道，“数据处理速度跟不上，火控系统还是没法实时反应。”

“没错。”陈平安点了点头，“我们需要一套能够快速处理数据，并自主优化的算法。”

“可这不是难为人吗？咱们现在的算法水平，还停留在基础函数调用上呢！”刘工苦笑道。

“那就跳出传统思路。”陈平安淡定地说道，“既然现有的算法不够用，那咱们就开创一种全新的算法——基于神经网络的自适应火控算法。”

“神经网络算法的构想”

陈平安提出的神经网络算法，灵感来自于人类大脑的工作机制。通过构建多层数据处理单元，让算法能够像人一样“学习”和“思考”。

“自适应的关键在于，让系统根据环境变化不断调整参数。”陈平安在黑板上画出了一张数据流图，“比如，目标的速度和方向在实时变化，算法需要迅速计算出最佳的射击角度和时间。”

团队听得目瞪口呆。这种算法的构想，完全颠覆了他们的认知。