基于多模型的不等长序列数据关联算法

单模型在处理不等长序列数据关联时不能兼顾计算精度、复杂度和抗扰性,为此提出了基于多模型(MM)的不等长序列数据关联算法。将基于滑动窗口和动态时间弯曲(DTW)的不等长序列相似度度量模型作为MM的输入模型,以2种模型计算得到的时似变化比作为模型判断指标进行模型转换,实现了2种模型的优势互补,并得到模型的应用条件,最后输出MM作用后的不等长序列相似度,以此作为关联指标进行关联判定。仿真实验验证了MM关联算法在处理不等长序列数据关联的有效性,并对序列长度和突变率变化对关联效果的影响进行了分析。     

基于趋势符号聚合近似的卫星时序数据分类方法

作为在时间序列数据挖掘中广泛使用的主要符号化表示方法，符号聚合近似（SAX）使用段的平均值作为符号表示，由于无法区分具有不同趋势但具有相同平均值符号的不同时间序列，某些情况下可能会导致错误的分类。提出了一种改进的符号表示——趋势符号聚合近似（TrSAX），集成SAX与最小二乘法，用以描述时间序列的均值和斜率，并由此构建出BOTS分类器。此外，对卫星的模拟量遥测时序数据中的角度序列、转速序列、电流序列进行分析，并从UCR公开数据集中筛选出与3种序列类似的3个数据集进行分类实验验证。与应用了SAX和2个改进的SAX、经典的欧氏距离（ED）、动态时间规整（DTW）的1-NN分类方法进行对比，结果表明:提出的BOTS分类方法的分类错误率明显低于其他5种分类方法。      

遥测伪周期时间序列子序列异常检测算法

针对现有异常检测算法用于伪周期时间序列异常序列检测时易造成误差累积,导致序列周期与特征值上显著差异的不足,文章以卫星遥测伪周期时序数据为对象,综合两种常规分段方法的优势,提出了最大周期窗宽内基于极值的模式子序列分段算法。在此基础上,给出了一种基于均序列动态生成模型的子序列异常检测方法（AnomalySubsequenceDetectionmethodbasedonOptimizedSequenceModel,ASD_OSM）,并采用2次四分位距准则（DoubleQuantilerangescriterion,2Q准则）设置距离检测门限阈值,将超出阈值的序列判定为异常序列。某航天器传感器遥测子序列异常检测试验结果表明,提出的检测方法能够有效减少漏判,提高卫星遥测伪周期数据异常序列检测的准确性。     

Walsh变换对冲击信号序列特征提取的研究

提出使用Walsh变换和小波包相结合的方法,对滚动轴承故障产生的冲击信号序列提取故障特征, 并给出了计算的有效算法. 对滚动轴承故障特征分析和计算表明,用改进小波包分解、重构公式能有效地剔除冲击信号序列中高频共振信号和噪声, 使用快速Walsh变换(FWT)求取其功率谱,优于Fourier变换,可很好地提取故障特征,仿真和实际数据计算的结果,证实了上述方法的有效性.      

基于混合编码的天文序列图像无损压缩算法

提出了一种将时间和空间双维度预测与混合熵编码结合的图像无损压缩算法，应用于星体定点成像的天文序列图像.时间与空间双维度预测可以消除天文序列图像的时间相关性和空间相关性.混合熵编码融合了高熵编码与低熵编码算法，充分利用预测误差分布的稀疏性，进一步提升压缩效率.针对星体的天文序列图像，该算法首先在时间维度上进行帧间预测，去除时间相关性，再对帧间预测后的图像在空间维度上进行直方图滤波和上下文预测，去除空间相关性，最后将预测误差送入熵编码器进行编码.实验结果表明，本文所提出算法的压缩效果优于JPEG-LS，平均压缩比提升约15%.该算法结构简单，计算复杂度较低，易于硬件实现，适合星载天文图像的无损压缩.      

奇异谱分析在故障时间序列分析中的应用

由于日益增长的飞行安全和飞机维护质量需求,飞机使用可靠性已经成为一个重要的研究领域。从某航空公司波音737飞机使用过程中现场所记录的18年的故障数据出发,应用奇异谱分析（SSA）方法,对故障时间序列进行了建模和预测,进一步以预测结果的均方根误差（RMSE）最小为优化目标对SSA模型参数进行了优选。在此基础上,提出了一种更为广泛的模型组合方法和实现算法,这种方法采用不同的时间序列模型来构造SSA分解出的趋势、周期和残差等成分。通过与三次指数平滑（Holt-Winters）、自回归移动平均（ARIMA）2种时间序列模型的实验结果对比,SSA及其参数优选和模型组合方法在故障时间序列分析中具有更好的拟合和预测精度。      

序列图像编码中的遗传优化块匹配算法

讨论了序列图像编码的运动估值算法。在剖析传统块匹配算法的基础上,针对其非全局最佳的缺陷,将遗传优化算法的思想应用于分层块匹配算法,提出一种遗传优化块匹配算法。算法分析和计算机模拟表明,此算法可较好地解决现有快速搜索算法中存在的非全局最小点问题,提高数据压缩效率,与穷尽搜索算法相比运算复杂程度明显减小。     

面向空间天文观测的序列图像无损压缩算法

空间天文观测任务会获得大量天文图像.对定点天体连续观测得到的序列天文图像具有时间及空间冗余较高的特点.为了减少序列天文图像的存储与传输的数据量，保证序列天文图像的完整性，满足科学目标的任务需求，需要对其进行无损压缩.本文提出了一种利用帧内压缩与改进的帧间压缩相结合的无损压缩算法，将序列天文图像的第一帧进行JPEG-LS帧内无损压缩编码，其余帧进行改进的帧间无损压缩编码，从而有效去除序列天文图像的时间及空间冗余，提高序列天文图像的压缩比.经过试验测试，改进后的帧间压缩效果优于帧内压缩效果，改进后的帧间压缩时间少于帧内压缩时间.结果表明，该算法简单且高效，适用于对序列天文图像的无损压缩.      

扰动测量环境中基于图像序列的模态参数识别

针对结构模态参数识别,提出了一种基于二维连续图像序列的识别方法.该方法以CCD相机采集的图像序列为基础,在待识别结构上选取一定数量的特征点,运用因子分解法将结构运动参数和外形信息分离开,得到各特征点的运动轨迹,通过实施特征系统实现算法(ERA,Eigen-system Realization Algorithm)识别出结构的模态参数.特别是当测量仪器,即CCD相机受到扰动时,能够从图像序列中分离扰动,得到结构自身的运动参数,保证较好的识别效果.以相机受扰动时,悬臂梁模型为例进行了仿真分析.将识别出的悬臂梁前5阶频率与ANSYS计算结果进行对比,结果吻合很好,对于工程中利用光学图像识别结构动态特性具有较高的参考价值.     

基于LSTM循环神经网络的故障时间序列预测

有效地预测使用阶段的故障数据对于合理制定可靠性计划以及开展可靠性维护活动等具有重要的指导意义。从复杂系统的历史故障数据出发,提出了一种基于长短期记忆（LSTM）循环神经网络的故障时间序列预测方法,包括网络结构设计、网络训练和预测过程实现算法等,进一步以预测误差最小为目标,提出了一种基于多层网格搜索的LSTM预测模型参数优选算法,通过与多种典型时间序列预测模型的实验对比,验证了所提出的LSTM预测模型及其参数优选算法在故障时间序列分析中具有很强的适用性和更高的准确性。      

导航卫星测距码的优选方法

传统的选择民用测距码可选择组合码的范围较小,难于获得足够多的卫星地址码数和良好互相关性能。文中提出的n级线性移位寄存器的m序列及其优选对的全域搜索算法和导航卫星测距码的生成方案,能够获得所有可能的码序列组合,优选的Gold码族能够产生足够数量的、具有良好互相关性能的测距码序列。通过对比分析优选测距码与GPS C/A码的可分配码数量、自相关及互相关函数特性,初步说明优选测距码的优越性及其优选算法的可行性。     

背包问题的量子算法分析

对可用于密码体制设计的NP完全问题——背包问题,进行了量子算法分析.从复杂度理论角 度出发,讨论了如何用量子搜索算法加速背包问题等NP完全问题的求解.并从群论的角度与S hor的大数分解算法做了比较,讨论了影响算法速度一些因素.对量子算法的特性和前景做了展望.      

受限控制直接分配新算法

对于三维目标的受限控制量分配问题,给出了直接控制分配方案的一种新的算法--相邻面搜索算法.直接控制分配方法的关键是找到期望目标向量与目标可达集合外表面的交点.该算法不需要确定目标可达集的所有表面,而是由目标可达集表面一个面出发,逐步确定相邻的面,直到找到与期望向量相交的面.算法放宽了原算法中控制效率矩阵任意三列线性无关的条件,并且能够在各种情况下得到最优分配结果.经验证,算法满足精确性与实时性要求.该算法的有效性在某多操纵面飞机的飞行控制系统仿真中得到了验证.     

一种基于有效修剪的最大频繁项集挖掘算法

对关联挖掘中的最大频繁项集挖掘问题进行了研究,提出了一种基于项集格修剪机制的最大频繁项集挖掘算法.采用项集格生成树的数据结构,将最大频繁项集挖掘过程转化为对项集格生成树进行深度优先搜索获取所有最大频繁节点的过程. 其中提高算法效率的一个重要措施是在遍历项集格生成树的过程中对生成树进行修剪.给出了项集格生成树的三个性质,并在此基础上提出了直接超集修剪、间接超集修剪与事务集等价修剪三种修剪机制,尽可能忽略非频繁节点及其所生成的扩展节点以减少遍历的节点数目.试验结果表明,三种修剪机制都能够有效地减少搜索空间,其中事务集等价修剪机制的效果最好,算法的性能与输入数据集的稠密程度相关.      

车辆定位与导航系统中的快速路径规划算法

针对车辆定位与导航系统中的最优路径规划问题,研究了最短路径搜索算法的快速实现技术,并提出了一种启发式快速最优路径规划算法.在分析经典迪杰斯特拉最短路径搜索算法的最优实现的基础上,引入基数堆结构缩减了算法的时间复杂度,再利用启发式搜索和地图分级搜索技术减小搜索空间,从而获得最短路径规划算法的高效率实现.仿真试验的结果证明了该算法的优异性能.     

基于特征点集的匹配算法应用于卫星姿态确定

综合了灰度与几何特征匹配方法,依据局部纹理能量分布选取特征点集,并利用特征点集的几何约束关系构建了可描述图像整体特征的模板.通过逐步求精方法实现了实时图像与基准图像的匹配.首先通过特征点集匹配进行粗搜索;然后通过精搜索以及角度校正得到实时图像中目标偏移旋转量.该特征点集算法与传统图像匹配算法相比较,在保证精度的基础上能提高匹配速度,且具有一定的旋转不变性和抗噪性.仿真实验证明了该算法的可行性.      

多种群合作学习的多模态多目标路径规划算法

为同时规划出满足多种目标需求的多条可行路径,提高规划路径的鲁棒性与实用性,提出一种基于多种群合作学习的路径规划算法。基于粒子群算法的基本思想,先针对单一种群在多维目标空间内搜索时容易陷入局优的问题,提出基于多目标分解的子种群划分策略,平衡算法在目标空间内各个维度上的搜索能力。再依据地图中栅格点的出入度信息提取关键路径点。在编码阶段,根据关键路径点提供的维度信息,利用实数编码的方式初始化种群,降低解空间大小;在解码阶段,提出利用精英解的解码经验指导可行解的快速搜索,使解码经验能够被有效传递,降低解码的不确定性,提高了算法的寻优能力。最后,将多个种群的搜索结果进行非支配排序,得到满足优化目标的所有路径。实验结果表明:与标准粒子群算法相比,基于解码经验表指导的多种群合作学习算法具有更强的搜索能力和寻优能力,能够解决多模态多目标路径规划问题。      

基于组合优化策略的月球软着陆最优轨道设计

基于Pontryagin极大值原理,把求解月球软着陆燃料最优化问题归结为终端自由型两点边值问题.采用粒子群算法和单纯形算法接力优化的组合优化策略,在初始猜测值的邻域内进行搜索,充分利用粒子群算法的全局搜索能力迅速缩小搜索范围,然后利用单纯形算法的局部搜索优势快速获得优化结果.该优化策略最大的优势是使粒子群算法的全局搜索能力和单纯形算法的局部搜索能力同时得到最大化的发挥.仿真证明该优化方法在考虑一些实际工程约束的情况下,能较快速而准确的获得月球软着陆优化轨迹,具有一定的优越性.     

基于改进蚁群算法的低空突防航迹规划

为保证低空突防的成功率,在航迹规划时必须设计出以最小的被发现概率及可接受的航程为目标的航迹.蚁群算法ACA(Ant Colony Algorithm)作为一种新型的模拟进化算法,适合用于航迹规划中最优航迹的搜索,但是算法存在搜索时间长、收敛速度慢、易陷于局部最优解的缺点,为了克服算法自身不足,提高算法性能,引入了遗传算法中变异操作和挥发系数的自适应调节,从而形成改进蚁群算法,最后结合建立的航迹规划性能指标,利用等概率寻优、原有蚁群算法和改进蚁群算法3种方法分别进行航迹规划,并通过比较和分析结果的时间花费和航路代价,验证了改进蚁群算法的有效性.      

一类解决变应力加速寿命试验参数估计的方法

变应力加速寿命试验的极大似然函数是高维非线性复杂目标函数,其待估参数多,采用梯度下降优化方法进行参数估计容易陷入局部极值,而采用全局优化方法又存在寻优效率低的问题.为了解决复杂多维目标函数优化的瓶颈问题,设计了一种基于实数编码遗传算法和Powell法的遗传加速方法.利用适应度函数获得两种优化方法的最佳切换点,最大程度发挥遗传算法和Powell算法的优点,既提高了多维非线性目标函数寻优效率又保证了参数估计的全局最优.液压泵加速寿命试验实例分析结果表明,遗传加速方法可以在寻优前期利用遗传算法保证待估参数的全局最优估计,在寻优后期快速逼近最优值,使寻优成功率达到85%.