基于支持向量机的飞机空中结冰严重程度识别

为了保证飞机的飞行安全,必须对飞机空中结冰的严重程度作出较准确的判断。针对飞机空中结冰状况的复杂性,提出将支持向量机与二分法相结合的飞机空中结冰严重程度识别的算法模型。仿真结果表明,虽然该训练样本较少且为多参量分类识别,但是由于建立了多支持向量机且采用二分法的概率抉择能找到最佳的建立支持向量机的分类方式,所以找到了最佳的分类方式,提高了分类准确率,而且可以较准确地识别飞机空中结冰的严重程度。可见该方法可以在训练样本较少的情况下对飞机空中结冰严重程度作出较好的识别效果。     

基于平衡核函数聚类的飞行航迹数据分析方法

目前,使用数据挖掘的方法对目标的飞行航迹进行分析来确定航迹类别具有许多应用价值。飞行航迹数据具有维数高、交连多、可分类性能差等特点,要做到尽可能精确的聚类和分类十分困难。文章立足提高飞行航迹数据聚类分析的准确性,在航迹特征数据的预处理阶段,提出了一种平衡核函数的K-均值聚类方法,可以解决高维特征数据带来的奇异性,还能提高交叠样本的聚类性能;设计了一种模糊支持向量机的算法框架实现航迹的分类。通过实际飞行航迹数据集测试了设计框架下航迹聚类和分类识别的有效性,在实际工程上具有广泛的应用前景。     

飞机蒙皮缺陷磁光图像识别算法研究

提出一种基于模糊支持向量机自动识别飞机蒙皮磁光图像中铆钉裂纹缺陷的新方法。针对铆钉磁光图像的不规则圆形特点．采用阈值法确定近似铆钉区域中心，将由中心发出的星形射线矢量作为识别的基本特征，采用模糊支持向量机方法对铆钉周围裂纹的方向进行分类。其中，支持向量机采用径向基核函数，利用网格法选取核宽度惩罚常数．并结合模糊隶属度函数解决多类分类问题中存在的错分、拒分现象。样本测试实验结果表明，算法具有很高的识别率。     

支持向量机理论的研究与进展

回顾了支持向量机理论的发展历程,介绍了支持向量机的标准训练算法及其分解算法、变形算法、几何算法以及多类分类算法,重点描述了最小二乘支持向量机算法,总结了支持向量机理论及其应用的现状与存在问题,对支持向量机的未来发展方向进行了展望。     

基于Rough/SVM的飞机目标识别模型

研究了基于粗糙集（Rough）和支持向量机（SVM）的模式分类技术,结合遥感图像中军用飞机目标识别进行理论分析和试验研究。基于粗糙集和支持向量机算法的优势,设计了基于粗糙集和决策有向无环图的支持向量机模式识别分类器,并对分类的性能进行了分析研究。利用粗糙集理论中属性约简方法去除冗余属性,降低飞机特征维数,提出了使用决策...     

支持向量机的B737飞机水平尾翼裂纹故障预测

为保障飞机的飞行安全,做到预防性维修,提升飞机的飞行安全及任务出勤率,需要对飞机结构出现的疲劳裂纹进行及时检测并修理。基于支持向量机理论,建立了支持向量机回归预测模型,并应用该模型对B737飞机水平尾翼健康信息的特征值(小波包分解系数提取的能量)进行了故障预测研究。为建立最佳支持向量机模型,选用了支持向量机四种常用的核函数分别对特征值进行了预测。同时还对支持向量机预测模型与神经网络预测模型(BP神经网络预测模型)的预测结果进行了比较与分析,研究表明,应用支持向量机所设计的预测模型准确率比较高,可以较好地对飞机水平尾翼的裂纹故障进行预测。     

基于SVM的小样本可靠性数据分布模式识别研究

小样本数据分布模式识别是航空新装备可靠性分析中亟需解决的一个难题。采用现代统计学原理及支持向量机多分类算法提取了数据分布特征参数,构建了小样本数据分布模式识别模型。测试结果表明,模型对小样本数据分布模式具有较强的识别能力。     

基于改进支持向量机回归的非线性飞机结构载荷模型建模

为进行飞机结构载荷安全监控并为飞机结构疲劳寿命评估积累相关数据,需建立与飞行参数相关的 飞机结构载荷模型。针对飞机结构载荷与飞行参数之间的非线性关系,采用改进停机准则的 SMO 算法及粒 子群模型参数优化算法对支持向量机回归方法进行改进,并通过飞行动力学理论分析结合皮尔逊相关系数的 方法对参与建模的飞行参数进行选取。以飞机跨声速俯仰机动为例,建立机翼某一测载剖面结构剪力模型,并 对该建模方法进行仿真验证。结果表明:采用改进支持向量机回归方法所建立模型精度优于原始支持向量机回归方法建立的模型,即采用改进支持向量机回归方法可提高建模精度及泛化能力。     

基于优化最小二乘支持向量机的小样本预测研究

统计学中的预测问题主要是通过对已知数据的分析,找到数据内在的相互依赖关系,从而获得对未知数据的预测能力。该文提出了最小二乘支持向量机参数优化方法———多层动态自适应优化算法,构建了基于最小二乘支持向量机的预测模型,并对Ti 26合金的性能预测进行了研究。结果表明:优化的最小二乘支持向量机具有优秀的小样本数据学习能力和预测能力。     

基于改进支持向量机的油液在线监测系统

搭建油液在线监测实验平台进行磨粒分类识别实验,运用支持向量机和最近邻法相结合的方法对飞机发动机油液中的磨粒进行分类识别;其中基于支持向量机的磨粒分类器的输入为磨粒的主轴长度、纹理相关性、圆度等特征参数,输出为磨粒的分类结果;实验结果表明,基于支持向量机的磨粒分类器的分类准确率高达94％,并且由于最近邻法的使用,分类器的处理速度也提高了30％。     

基于SVM辨识的涡扇发动机全包线稳态控制方法

针对涡扇发动机全飞行包线范围稳态最优控制器的设计问题,首先根据不同飞行条件下发动机各工作状态的稳态“小偏差”线性模型,采用线性二次型调节器(LQR)分别设计得到相应的发动机最优线性控制器参数,然后将所得到的线性控制器用支持向量机方法进行非线性逼近,得到控制器参数的支持向量机辨识模型,以满足发动机全包线、全状态稳态控制的需要.支持向量机模型的输入为飞行高度、马赫数和稳态转速,输出为线性控制器参数.应用实例表明:该方法在全包线范围内对发动机最优稳态控制器的逼近误差均在2%以内,能较好满足控制精度要求.      

基于增量式排列支持向量机的机场航班延误预警

目前航班延误已经成为世界范围内一个日益严峻的问题,对于大型机场进行航班延误预警工作显得日趋紧迫。在空运需求与机场容量冲突导致航班延误的观点下,提出了用排列支持向量机来进行航班延误预警。针对机场航班数据不断更新的特点,给出了增量式排列支持向量机算法来进行航班延误预警。不仅通过人工数据上的实验说明了该增量式算法更能满足在线预警的要求,而且在收集到的中国某国际机场两周的航班数据上也取得了80%及以上的预测准确率。     

基于LS-SVM的飞控系统传感器故障诊断

针对飞控系统故障诊断难的问题,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)设计了一个飞控系统传感器的故障诊断系统.仿真试验结果表明,LS-SVM具有很高的建模精度和较强的泛化能力,基于LS-SVM的故障诊断系统能对各型传感器的故障进行诊断和定位,验证了该方法的有效性和先进性.     

基于最小二乘支持向量机的小型无人直升机悬停动态建模

小型无人直升机(SUH)是一类典型的非线性动态系统,由于其本质不稳定性,由开环辨识实验获得的数据通常是小样本的,使用传统黑箱辨识方法难以获得较好的辨识效果。提出一种利用支持向量机(SVM)对SUH悬停动态进行辨识建模的新方法。通过动力学机理分析和合理的简化,确定了模型的非线性回归形式,以及从低维输入空间到高维Hilbert特征空间的映射关系和相应的机理核函数,并应用最小二乘支持向量机(LS-SVM)训练获得SVM模型和对应的参数化非线性多输入多输出（MIMO）模型。利用实际飞行数据辨识得到的模型不仅具有良好的预报精度,而且显式表达了各状态变量之间以及输入与状态之间的耦合关系,便于非线性控制策略的设计。     

飞机性能参数预测的不确定性处理

 利用飞机的性能参数对飞机进行故障预报和状态监控是非常重要的。飞机的性能参数不仅具有非线性而且往往包含噪声,使得故障预测结果具有不确定性。针对这些问题,研究了利用非线性支持向量机处理飞机性能参数的预测问题,通过增加线性约束的方式解决了噪声带来的不确定性问题。此种方法不仅提高了预测的精度,而且模型可以利用适用于处理大规模二次规划的序列最小最优化算法进行求解,使得其可以解决大数据量的预测问题。利用仿真数据以及实际飞机性能参数对该方法进行了实验分析,实验结果表明此方法在精度上较不考虑噪声影响的模型有所提高,对于进一步提高飞机故障预测的精度,从而提高飞机的安全性具有重要意义。     

支持向量机在燃气涡轮性能诊断中的应用

由Vapnik统计学习理论得到的支持向量机是一种新的人工智能方法，它具有比人工神经网络更好的泛化性。文中构建了一种基于C—SVC的故障诊断模型（CBFDM），并采用5重交叉验证法来选择模型参数，该模型可给出3个最可能的故障原因。利用PW4000—94发动机巡航态影响系数矩阵产生仿真数据，对CBFDM研究结果表明，即使在噪声级别为正常情况下的3倍时，该模型诊断准确率仍超过93％。该诊断模型也可用于其它领域诊断问题。     

Inflatable Wing Design Parameter Optimization Using Orthogonal Testing and Support Vector Machines

The robust parameter design method is a traditional approach to robust experimental design that seeks to obtain the optimal combination of factors/levels. To overcome some of the defects of the inflatable wing parameter design method, this paper proposes an optimization design scheme based on orthogonal testing and support vector machines (SVMs). Orthogonal testing design is used to estimate the appropriate initial value and variation domain of each variable to decrease the number of iterations and improve the identification accuracy and efficiency. Orthogonal tests consisting of three factors and three levels are designed to analyze the parameters of pressure, uniform applied load and the number of chambers that affect the bending response of inflatable wings. An SVM intelligent model is established and limited orthogonal test swatches are studied. Thus, the precise relationships between each parameter and product quality features, as well the signal-to-noise ratio (SNR), can be obtained. This can guide general technological design optimization.     

现代战斗机飞行力学问题的研究进展

阐述了现代战斗机研制中若干飞行力学问题研究现状,内容涉及敏捷性设计指南和空战敏感性管理系统,过失速飞行包线扩展和机动飞行,大迎角飞行控制律设计,推力矢量控制和准无尾飞行,大迎有特性分析方法－开环和闭环特性分支分析方法和大迎角飞行品质要求六个方面。研究结果显示出这些大迎角飞行力学领域最新发展趋势及其在现代战斗机研制中的作用地位。     

基于支持向量机的飞行控制系统辨识

以飞机为研究背景,基于系统辨识中的串-并联辨识模型,应用一种支持向量回归机的方法,对飞行控制系统模型进行了辨识。通过仿真,成功地得到了飞行控制系统的辨识模型。结果表明:该方法有很好的预测性能,具有很高的精度,同时也能很好地反映飞行控制系统的特性。     

基于核的K近邻法

将核学习方法的思想应用于K近邻法中,提出了一种核K近邻算法,算法的主要思想是:首先将原空间中待分类的样本经过一个非线性映射,映射到一个高维的核空间中,突出各类样本之间的特征差异,然后在这个核空间中进行K近邻分类.为了验证算法的有效性,分别利用人工和实际数据进行K近邻分类和核K近邻分类,实验结果显示对于一些特殊的类分布数据,核K近邻分类比K近邻分类具有更好的分类效果.