基于改进极限学习机的光谱定量建模方法

依据近红外光谱(NIR)产生原理,提出了粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)算法,运用于小样本氨水浓度定量分析。通过优化极限学习机(ELM)隐藏节点参数,解决了极限学习机由于输入权值和隐含层偏差随机产生的建模结果具有随机性的问题,提高了预测模型的稳定性、精确度和泛化性能。经实验验证,优化后的PSO-ELM相比ELM,模型预测集均方根误差由0.01166减小至0.00322,预测集相关系数由0.9951提高至0.9979。将优化后的模型预测结果与支持向量机(SVM)、BP神经网络算法等传统方法的建模结果进行对比,优化后的PSO-ELM算法具有较高的精确度和良好的泛化性能,模型预测效果优于传统的定量回归分析算法。     

基于多元KELM的发动机状态在线预测模型

针对当前飞机发动机状态预测过程中，不考虑相关变量状态变化，仅根据单变量历史时间序列对飞机发动机状态预测的问题，提出一种基于多元核极限学习机（KELM）的发动机状态在线预测模型。首先，通过多变量时间序列的相空间重构，将变量间的时间相关性转化为空间相关性；其次，通过研究KELM与核递归最小二乘法（KRLS）之间的关系，将KRLS扩展到在线稀疏KELM框架中；最后，使用近似线性依赖对样本进行稀疏化来控制网络结构的增长，最终实现多变量非平稳序列的在线预测。某型教练机的发动机飞行参数预测结果表明:满足在线预测要求的条件下，与KB-IELM、NOS-KELM、FF-OSKELM相比，模型KRLSELM将平均预测精度提高了90.61%、58.14%和25.77%，将预测稳定性提高了99.61%、75.03%和28.59%，具有更高的预测精度和稳定性；并且各方法均在多变量输入条件下获得最优的预测效果，验证了考虑多变量状态因素对单变量的在线预测具有重要意义。      

膜内麻雀优化ELM的软件缺陷预测算法

原始麻雀搜索算法存在寻优精度低、迭代后期容易陷入局部极值的问题,结合高效寻优性能的改进麻雀搜索算法和具有并行计算能力的膜计算,提出一种膜内麻雀优化算法(IMSSA)。在10个CEC2017测试函数上的实验结果表明,IMSSA具有更高的寻优精度。为进一步验证IMSSA的性能,使用IMSSA优化极限学习机(ELM)参数,提出一种膜内麻雀优化ELM(IMSSA-ELM)算法,并将其应用于软件缺陷预测领域。实验结果表明：在15个公开的软件缺陷数据集中,IMSSA-ELM算法预测性能在G-mean、MCC这2个评价指标下明显优于其他4种先进的对比算法,表明IMSSA-ELM算法具有更好的预测精度和稳定性,其实验结果在Friedman ranking和Holm’s post-hoc test非参数检验中具有明显的统计显著性。     

一种基于改进KELM的在线状态预测方法

针对核超限学习机（KELM）在线状态预测过程中,核矩阵阶数不断增长且难以跟踪时变动态特征的问题,提出了一个具有遗忘因子的稀疏KELM在线状态预测方法。通过引入遗忘因子构建新的目标函数,使稀疏字典中各元素依据时间远近具有不同权重,保证了模型对动态变化的有效跟踪;通过最小化字典的快速留一交叉验证（FLOO-CV）误差,选择具有预定规模的关键节点构成字典;基于当前字典,通过矩阵初等变换和分块求逆,实现相关参数的递推更新。某型飞机发动机的状态预测结果表明,与目前已有的3种在线序贯KELM相比,所提方法在6个监测项目上的平均训练时间分别缩短了7.5%、62.0%和81.9%,平均预测精度分别提升了44.0%、19.9%和50.9%。      

应用改进果蝇优化算法的月面巡视器路径规划

文章针对果蝇优化算法易陷入局部最优的问题,对果蝇算法中的味道浓度判定值进行改进,并将其用于月球探测巡视器的动态路径规划。为验证算法的有效性,将改进果蝇优化算法与粒子群优化算法的路径规划寻优特性进行了仿真对比分析,结果表明改进果蝇优化算法具有良好的实时性,并有效解决了算法易陷入局部最优的问题。考虑到月球探测巡视器在沿规划路径进行月面巡视的过程中,有可能遇到未知障碍物的情况,提出了动态环境下月球巡视器遇到未知静态障碍物的避障策略。     

基于神经网络的电磁干扰的预测

提出了一种应用神经网络预测电磁干扰的方法.针对遗传算法总体搜索能力较强但容易陷入局部最优,而模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,又能避免搜索陷入局部最优解的特点,将模拟退火算法与遗传算法相结合,优化多层前馈(BP, Back Propagation)神经网络,获取最优的权值和阈值,并采用模拟退火的思想确定隐含层神经元的个数,进而建立基于神经网络的电磁干扰预测模型.以双平行导线间的电磁干扰问题为实例,明确干扰要素,建立训练样本和测试样本,对比期望输出和预测输出之间的误差,结果表明该方法可以准确有效地进行电磁干扰预测.     

基于神经网络的电磁干扰的预测

提出了一种应用神经网络预测电磁干扰的方法.针对遗传算法总体搜索能力较强但容易陷入局部最优,而模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,又能避免搜索陷入局部最优解的特点,将模拟退火算法与遗传算法相结合,优化多层前馈(BP,Back Propagation)神经网络,获取最优的权值和阈值,并采用模拟退火的思想确定隐含层神经元的个数,进而建立基于神经网络的电磁干扰预测模型.以双平行导线间的电磁干扰问题为实例,明确干扰要素,建立训练样本和测试样本,对比期望输出和预测输出之间的误差,结果表明该方法可以准确有效地进行电磁干扰预测.     

一种基于STL-Prophet-Informer模型的太阳电池阵多变量趋势预测方法

为了提高太阳电池阵多变量预测的精度,解决阳电池阵遥测参数存在周期波动与增长性互相耦合的问题,提出一种基于STL-Prophet-Informer模型的太阳电池阵多变量预测算法.该算法首先应用局部加权周期趋势分解算法(seasonal and trend decomposition procedure based on loess, STL)对太阳电池阵的多个参数分解为趋势分量、周期分量和残差分量,然后采用对趋势性数据预测效果较好的Prophet预测趋势分量,Informer模型预测周期分量和残差分量,最后将各分量预测结果相加后得到总的太阳电池阵参数预测值.以某卫星太阳电池阵实际遥测数据做算例分析,提出算法的各项误差评价指标和单一的Informer模型、LSTM模型等相比有明显减小,将该组合预测模型用于太阳电池阵多变量参数预测中,可以提高参数预测精度,提升卫星自主运行性能.     

基于稀疏核增量超限学习机的机载设备在线状态预测

为实现对机载设备工作状态的在线状态预测,提出了一种稀疏核增量超限学习机(ELM)算法。针对核在线学习中核矩阵膨胀问题,基于瞬时信息测量提出了一个融合构造与修剪策略的两步稀疏化方法。通过在构造阶段最小化字典冗余,在修剪阶段最大化字典元素的瞬时条件自信息量,选择一个具有固定记忆规模的稀疏字典。针对基于核的增量超限学习机核权重更新问题,提出改进的减样学习算法,其可以实现字典中任一个核函数删除后剩余核函数Gram矩阵的逆矩阵的前向递推更新。通过对某型飞机发动机的状态预测,在预测数据长度等于20的条件下,本文提出的算法将预测的整体平均误差率下降到2.18%,相比于3种流形的核超限学习机在线算法,预测精度分别提升了0.72%、0.14%和0.13%。     

基于近邻传播聚类的航空电子部件LMK诊断模型

针对小样本条件下,航空电子部件功能模块故障诊断精度不高的问题,将局部多核学习（LMKL）算法的多分辨率解释与局部特征自适应表示能力和超限学习机（ELM）运算高效的特点相结合,提出一种新的局部聚类MK-ELM（LCMKELM）诊断模型。通过引入近邻传播（AP）聚类,在挖掘训练样本局部特征信息的同时,有效约减了局部算法的计算复杂性,避免了过学习问题的出现;通过分别分析输入空间与特征空间的聚类特征,构造了相应的2种选通函数M₁、M₂,以优化选通函数的模型参数取代优化局部权重,有效解决了核超限学习机（KELM）的对偶优化形式关于局部权重二次非凸的问题。将本文模型应用于某型机旋转变压器激励发生电路功能模块故障诊断,结果表明:相比于4种常用的多核诊断算法,模型在实现低漏警、低虚警的同时,采用M₁选通函数的诊断算法将诊断精度平均提升了3.80%,采用M₂选通函数的诊断算法将诊断精度平均提升了5.98%。同时,模型在实现与流行的LMKL算法相近的训练时间的同时,测试时间更短。      

基于SABA优化的Volterra级数空战目标机动轨迹预测

目标机动轨迹预测是空战态势感知和目标威胁评估的重要前提。针对传统目标机动轨迹预测模型复杂度大、预测精度低等问题,通过分析并结合目标机动轨迹时序数据所具备的混沌特性,引入Volterra泛函级数模型进行目标机动轨迹预测。为解决Volterra泛函级数模型中存在高阶核函数难以求解的问题,利用变异机制和自适应步长控制机制改进蝙蝠算法的寻优能力,进而构建了一种基于自适应蝙蝠算法（SABA）优化的Volterra泛函级数目标机动轨迹预测模型,并利用优化后不同阶数的Volterra泛函级数模型对目标未来机动轨迹进行预测。仿真实验中,通过与其他优化算法改进的Volterra泛函级数模型的预测精度对比,验证了所提预测模型的可行性,同时也说明了二阶Volterra泛函级数模型更加适用于目标机动轨迹预测。      

基于代理模型的制导火箭炮发射诸元计算方法

针对制导火箭炮发射诸元的快速计算问题,提出了一种结合大样本数据和代理模型计算发射诸元的新方法。运用代理模型建立射角、无控弹道侧偏与炮位纬度、炮位高程、射向、射程、目标点高程及药温之间的函数关系,并根据射程和无控弹道侧偏的预测值对射向进行修正。仿真结果表明,高阶多项式响应面、相关函数为高斯函数的Kriging、高阶单项式径向基函数、核函数为高斯函数的最小二乘支持向量机、激活函数为正弦函数的超限学习机以及由上述单一代理模型构建的组合代理模型均具有较高的预测精度,各种单一代理模型对射角和无控弹道侧偏的预测时间均小于1 ms,证明了基于代理模型的射角和无控弹道侧偏预测方法切实可行,且通过对射向进行修正有效减小了由于地球自转引起的无控弹道侧偏。      

飞机总体协同优化中的一种混合混沌算法

针对协同优化应用中所碰到的计算困难,分析了现有改进方式。将系统级优化转化成无约束优化问题,选择智能优化算法是一种有效的解决方法,但应注意计算量的控制.将混沌优化和单纯形法相结合,构造出一种混合混沌算法.混沌能有效地跳出局部最优解而接近全局最优点,同时利用单纯形法在混沌优化解的邻域内局部寻优.用协同优化方法对某型干线客机进行总体方案设计;同时各学科级采用序列二次规划法,系统级采用混合算法寻优.计算结果表明此方法是有效的.      

暖机对舰载机滑跃起飞安全影响分析

针对发动机不暖机会产生推力损失，进而影响舰载机滑跃起飞安全的问题，分析了暖机与不暖机两种情况下舰载机起飞极限重量的差异。建立舰载机滑跃起飞动力学模型，根据滑跃起飞安全准则，利用飞行轨迹最小爬升率不小于零判定起飞极限重量，并在不同甲板风和大气温度下比较两种跑道暖机与不暖机起飞极限重量。结果表明:暖机对105 m短跑道滑跃起飞极限重量影响更大；随着甲板风的增大，舰载机暖机与不暖机滑跃起飞极限重量相对偏差逐渐减小，其中105 m跑道对应最大偏差和最小偏差分别为2.70%和2.44%，195 m跑道对应最大偏差和最小偏差分别为2.64%和2.40%；随着大气温度升高，舰载机暖机与不暖机滑跃起飞极限重量相对偏差变化趋势先增大后变缓，其中105 m跑道对应最大偏差和最小偏差分别为2.79%和2.56%，195 m跑道对应最大偏差和最小偏差分别为2.69%和2.46%。