基于粗支持向量机的飞机机体研制费用预测

分析粗糙集理论方法和支持向量机方法的优势和互补性后,探讨粗糙集与支持向量机的结合方法,提出一种基于粗糙集数据预处理的支持向量机预测系统。将该系统用于飞机机体的研制费用预测中,与其它方法相比得到较高的预测精度。     

基于支持向量机的结构损伤程度识别研究

支持向量机(SupportVector Machine,SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习算法,能够较好的解决小样本的学习问题,具有很优秀的回归特性。本文提出了一种基于支持向量机辨识结构损伤程度的方法,构造模态频率作为损伤标识量训练支持向量机对损伤程度进行预测,并以悬臂梁为例进行了仿真计算。结果表明:支持向量机是一种很有潜力的结构损伤识别方法,具有很好的应用前景。     

基于VMD-LSSVM的扇区流量短期预测

对扇区流量进行短期预测,是精准实施扇区流量优化和管理措施的前提。基于分解集成预测方法论,建立了变分模态分解-最小二乘支持向量机（Vibrational mode decomposition-least square support vector machines,VMD-LSSVM）预测模型。首先,应用变分模态分解（Vibrational mode decomposition,VMD）方法将扇区流量时序数据分解为若干个模态;然后,使用最小二乘支持向量机（Least square support vector machines,LSSVM）模型分别对模态进行预测;接着,对模态的预测结果进行加和集成,得到了最终的预测值。算例计算结果显示,针对60 min统计尺度流量时间序列,VMD-LSSVM模型在1～6 h的均等系数（Equal coefficient, EC）值为0.97,在7～12 h的EC值为0.94;与差分自回归滑动平均模型（Autoregressive integrated moving average model,ARIMA）,反向传播（Back propagation,BP...     

基于支持向量机的分类器设计

在支持向量机理论的基础上,打破了支持向量机的二类辨识传统,提出基于支持向量机的一类辨识理论,以它为基础设计基于一类辨识的一类分类器。     

基于支持向量机和人工免疫的新结合算法

为了减少大规模数据的支持向量机的样本训练时间，提出了人工免疫（aiNet）和支持向量机（SVM）相结合的算法（ai—SVM）。aiNet能在进行样本压缩的同时抽取原始数据的相关信息并保持原始数据的样本分布。压缩后的样本组成了抗体网络，并在此抗体网络上构建了支持向量机模型。最后结合实际数据样本对ai—SVM算法进行了验证。结果表明，ai-SVM算法可大大减小训练样本集和训练代价，且不降低精度。     

航空发动机主轴承使用状态寿命预测模型(英文)

航空发动机主轴承寿命的实际可靠预测对于发动机的安全运行至关重要。使用状态寿命(即状态良好、初始损伤、故障发展和即将失效4个寿命阶段)描述航空发动机主轴承的使用寿命,并提出了一种基于支持向量机和模糊逻辑推理的主轴承状态寿命分析模型。首先,讨论了理论计算模型,采用轴承疲劳累积损伤模型,利用修正的Lundberg-Palmgren模型,结合飞参记录数据计算主轴承装机以来的累积寿命消耗,确定状态寿命的理论值。然后,详细阐述了状态寿命评估模型,该方法通过选取轴承振动的时域、频域统计量作为特征矢量,利用支持向量机作为辨识算法进行滚动轴承状态寿命的智能评估。最后,基于模糊逻辑推理融合主轴承状态寿命的理论计算模型和状态寿命评估模型得到主轴承状态寿命模型。采用滚动轴承的全寿命试验验证模型的有效性和可行性。     

基于NRS-SVM模型的航空弹药消耗预测研究

结合航空弹药训练消耗的特点,研究邻域粗糙集(Neighborhood rough sets,NRS)与支持向量机(Support vector machines,SVM)融合的航空弹药训练消耗预测问题。通过邻域粗糙集将5个初始影响因素约简为3个核心影响因素,并以此训练集对支持向量机进行回归优化。通过参数寻优得到最优的惩罚参数和核参数,进而构建NRS-SVM组合预测模型来预测航空弹药消耗。实证研究表明,该模型预测结果与实际数据吻合度较高,且与其他预测模型相比具有更好的预测性能。     

一种小样本民机产品的可靠性预测方法

将最小二乘支持向量机(Least square support vector machine,LS-SVM)应用于小样本民机产品的可靠性预测分析。通过重构相空间的饱和嵌入维数,确定最小二乘支持向量机的最佳输入变量;然后,使用最小二乘向量机建立可靠度回归预测模型,运用自动网格搜索法,优化了最小二乘支持向量机的建模参数,实现了比现有方法精度高、泛化性好的模型。训练和测试的可靠性样本取自某机型襟翼液压锁寿命可靠性数据。与神经网络模型的比较实例表明,提出的方法合理有效。     

时序分析在航空发动机故障诊断中的应用

通过对航空发动机滑油光谱的数据分析，认为滑油中铁等物质的含量适合平稳随机序列，并选择波克斯—詹金斯的方法对航空发动机航发滑油铁的含量建模和预测，并根据实际预测结果对基本模型进行了优化：将模型系数加权，通过多次拟合使残差的离差更小，获得了更好的预测精度。实际数据表明预测的结果是可信的。     

基于PSO-SVR的飞行员工作负荷预测

飞行员工作负荷是影响飞机运行安全的重要因素。开展飞行员工作负荷预测是适航审定过程中,验证驾驶舱设计是否符合适航规章的重要手段。本文针对某型民用飞机设计了模拟飞行试验,用于采集飞行员生理指标数据和国家航空航天局任务负荷指数（National Aeronautics and Space Administration task lood index, NASA-TLX）量表评价数据。以飞行员生理指标数据为输入,NASA-TLX量表主观评价数据为输出,建立了基于粒子群算法优化的支持向量回归机（Particle swarm optimization-support vector regression, PSO-SVR）模型的飞行员工作负荷预测模型。对本文建立的PSO-SVR模型与默认参数的支持向量回归机（Support vector regression, SVR）模型的预测精度进行了对比,针对4个不同场景,预测精度分别提高了7.5%、9.5%、7%和5.8%,结果表明基于PSO-SVR的预测模型得到的飞行员工作负荷预测值精度更高。     

基于支撑域的单分类器和密度估计的本质关系

单类支持向量机和支持向量数据描述是两种流行的基于支撑域的单分类器。为揭示采用高斯核后他们与密度估计之间的关系,首先将基于支撑域的单分类器统一到密度估计的框架下;其次证明了基于支撑域的单分类器诱导的密度估计和真实密度一致,同时也能减小积分平方误差。最后通过人工数据集实验验证了上述关系。     

低速风洞推力矢量试验背撑干扰特性试验研究

背撑供气支撑形式是目前FL-8低速风洞进行大迎角推力矢量试验所采用的主要支撑形式之一,背撑系统对试验模型的气动干扰量的修正虽然不影响矢量喷流对飞机气动特性的影响量,但直接影响试验测量准度。试验研究采用两步法,在FL-8风洞中测定了背撑系统对两种军机模型气动力测量的影响,探讨了几种不同形式的假背支杆及背撑支架（弯刀和拖箱）对飞机气动力的干扰特性。     

粗糙集中连续属性离散化的一种新方法

提出一种新的间接离散化方法——超曲面法。首先给出了超曲面的定义，证明了超曲面为一个高阶的多项式，且给出了该多项式的总项数；同时证明了超曲面数与最大决策规则数之间的关系。然后提出了应用支持向量机来求取最优超曲面的方法。最后以空军低消耗器材的储存策略为例，说明了超曲面的求解过程。实例仿真结果表明，用支持向量机来求解超曲面，不仅方法简单，而且较容易寻得最优解。结果还表明，文中提出的超曲面间接离散方法能较好地区分决策表中的决策类别，从而获得更为简捷的决策规则。     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。     

Improved Scheme for Fast Approximation to Least Squares Support Vector Regression

The solution of normal least squares support vector regression（LSSVR）is lack of sparseness,which limits the real-time and hampers the wide applications to a certain degree.To overcome this obstacle,a scheme,named I2FSA-LSSVR,is proposed.Compared with the previously approximate algorithms,it not only adopts the partial reduction strategy but considers the influence between the previously selected support vectors and the willselected support vector during the process of computing the supporting weights.As a result,I2FSA-LSSVR reduces the number of support vectors and enhances the real-time.To confirm the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm,experiments on benchmark data sets are conducted,whose results support the presented I2FSA-LSSVR.     

Boosting稀疏最小二乘支持向量回归机及其在推力估计中的应用

为实现航空发动机的直接推力控制代替传统的基于传感器的液压机械式控制,本文使用boosting技术提升最小二乘支持向量回归机的性能设计了推力估计器。在使用boosting的过程中,有两点与传统方法不同：（1）为了在建立稀疏最小二乘支持向量回归机的时候使数值计算更稳定,使用无放回抽取;（2）为了实现最小二乘支持向量回归机的稀疏性和降低计算的复杂度,用训练数据集的一个子集来建立最小二乘支持向量回归机,不再使用全部训练数据。仿真实验表明,基于boosting稀疏最小二乘支持向量回归机的推力估计器能够满足直接推力控制的需要,即估计推力相对误差不大于5‰。     

贝叶斯回归支持向量机的软测量建模方法

提出了一种基于贝叶斯证据框架的回归型支持向量机的参数选择和软测量建模方法。证据框架的第1层推理用来解释支持向量机的训练。证据框架的第2和第3层推理用于自动调整正则化参数和核参数并使其接近最优值。然后,将这种基于贝叶斯证据框架的回归型支持向量机用于估计聚丙烯腈生产过程的质量指标。仿真结果表明了该方法的有效性。     

在线稀疏最小二乘支持向量回归机及其应用

提出了一种简单有效的方法——OPLS—SVR来实现在线最小二乘支持向量回归机解的稀疏性。由于稀疏性的实现,在线稀疏最小二乘支持向量回归机的响应时间被大大缩短。此外,为了保证给航空发动机控制器提供可靠、正确的控制信号,提出了一种基于OPLS—SVR的解析余度技术来解决传感器失效和漂移问题。仿真实验表明了该解析余度技术有效且可行。     

基于优化最小二乘支持向量机的襟翼趋势预测

将最小二乘支持向量机(LS-SVM)应用于飞机襟翼状态趋势研究。首先,通过分析飞机襟翼故障与襟翼动作耗时参数的关系,提出了利用动作耗时趋势来确定该系统未来状态的方法。然后,使用最小二乘支持向量机建立耗时回归预测模型,采用最终预报误差(FPE)准则确定回归模型嵌入维数,提出了自适应网格搜索法,优化最小二乘支持向量机的建模参数,从而实现比现有方法精度高,泛化性能好的预测模型。训练和测试样本取自飞行数据记录系统(QAR)中译码襟翼参数值。与神经网络模型的比较实践表明,该方法具有实用价值。