一种基于 KFCM的 SVM遥感图像机场目标分类算法

在遥感图像机场目标分类方面,支持向量机(SVM)有着广泛的应用,但由于样本不平衡问题以及不确定性数据的存在,传统SVM算法的分类精度与效果还无法令人满意。为提高传统SVM分类器的性能,文章将建立在模糊理论基础上的模糊核C-均值聚类算法(KFCM)用于处理遥感数据的不确定性问题,并通过聚类分析后的目标子图,剔除非目标样本的同时保留了目标样本,较好地解决了样本不平衡问题。将基于KFCM的SVM分类算法用于遥感图像机场目标的分类,实验结果和性能分析表明该算法分类性能优于传统SVM算法。     

基于阈值的激光雷达K均值聚类算法

针对同一距离不同目标的激光雷达全波形回波数据聚类准确率低的问题，在分析K均值聚类算法原理的基础上，提出了一种基于阈值的K均值聚类算法。首先，利用强度信息对距离信息进行标定，使用强度信息作为特征进行聚类以区分同距离的不同目标。然后，利用阈值限定聚类中心间的最小距离，提高聚类准确率。最后，搭建了扫描验证平台进行平移和旋转成像，对算法有效性进行验证。通过不同颜色目标和模拟道路回波数据聚类实验表明，在不同阈值的情况下，提出的基于阈值的K均值聚类算法的聚类准确率均在90%以上，相比于无阈值的K均值聚类算法准确率提升10%以上，能够有效进行目标聚类和模拟道路提取。      

基于分位数回归的均值-VaR组合投资决策分析

建立在均值—方差分析框架下的组合投资决策,需要较强的正态分布假设,难以准确刻画与分散非对称与极端尾部风险。为此,文章考虑均值-VaR模型,将模型求解过程转化为一个分位数回归问题,给出了均值-VaR模型求解新算法。使用沪深300指数中的60只成分股进行了实证研究,验证了算法的有效性,并将基于分位数回归的均值-VaR模型与均值—方差模型进行了对比,发现前者能够很好地分散尾部风险。     

基于均值漂移无味粒子滤波的地面运动目标变结构交互多模型跟踪(英文)

为了跟踪地面运动目标,本文提出在变结构交互多模型基础上使用均值漂移无味粒子滤波的算法。模型滤波中,通过均值漂移将无味粒子滤波产生的采样粒子向目标状态最大后验密度估计方向移动。"停止"模型基础上,提出了"遮蔽"模型:出现地形遮蔽时,使用上一时刻的预测代替下一时刻的测量,且保持道路模型与遮蔽前一致。仿真实验采用地面运动目标指示雷达,考虑地面运动目标的三种常见场景:进入或离开道路、经过道路交叉点以及无测量值。使用了RMSE和ANEES两种评价指标,实验结果表明本文算法有效地提高了目标改变行驶道路时的跟踪精度;且目标速度过低或被遮蔽时,可以避免轨迹中断。     

条件均值对可靠性测度Bayes估计的应用(Ⅰ)

本文讨论了条件均值对某些常见失效分布的参数与可靠性测度的Bayes估计的应用，这些分布包括，双参数指数分布，左截尾双参数指数分布，正态分布与对数正态分布。     

条件均值对可靠性测度Bayes可信限的应用（Ⅰ）

本文讨论了条件均值对正态分布、对数正态分布、Weibull分布的可靠性测度的Bayes可信限的应用。     

基于图谱指标的滚动轴承故障特征提取方法

为了更准确地提取滚动轴承振动信号的非线性故障特征,将图信号处理(GSP)引入机械故障诊断领域,提出了基于图谱指标的滚动轴承故障特征提取方法。该方法将滚动轴承的振动信号转化为路图信号后,提取多个图谱指标;用Fisher得分(FS)算法对图谱指标的敏感度进行排序,并选取若干个最敏感的图谱指标作为滚动轴承的故障特征参数;用K-均值聚类算法识别滚动轴承的不同故障。应用实例表明:当分别选取1~5个最优的图谱指标、时域指标和频域指标对不同轴承故障进行识别时,图谱指标均没有出现错误,而时域指标和频域指标都出现了不同数量的错误,因此,图谱指标对轴承故障的区分能力优于时域指标和频域指标。     

基于均值一次二阶矩方法的稳健性优化设计

为解决传统基于蒙特卡洛模拟的稳健性优化方法计算效率较低的问题,提出一种基于均值一次二阶矩方法的稳健性优化设计方法。首先,利用泰勒展开方法将函数在随机输入参数均值点展开;然后,利用一次二阶矩方法求解函数的均值以及标准差;最后,结合分位数区间方法建立稳健性优化模型并进行优化求解。优化结果显示,与基于蒙特卡洛模拟方法相比,提出的稳健性优化方法在保证计算精度的情况下,计算时间仅为其1%左右,更加适合工程稳健性优化计算。     

基于局部均值分解的齿轮振动信号分析与研究

齿轮振动信号常表现出明显的非线性和非平稳特征。为有效提取齿轮振动信号的特征信息,将自适应信号分解方法——局部均值分解用于齿轮振动信号的分析。使用局部均值分解对三种状态的齿轮振动信号进行分解,得到一组PF分量,并对PF分量进行频谱分析。分析结果表明,局部均值分解完成了对齿轮振动信号的有效分解,各PF分量的幅值谱获得了不同状态齿轮振动信号的特征谱线,实现了对齿轮状态特征的准确提取。     

航空发动机传感器解析余度模型的建立方法

为了使用解析余度模型对传感器故障进行诊断,提出了1种基于K-均值聚类与改进微分进化算法优化的极端学习机(IDE-ELM)的发动机传感器解析余度模型建立方法。为避免求解ELM算法时H矩阵奇异,采用K-均值聚类对试验数据进行聚类处理,然后从每类数据中选取1组数据组成训练样本用于训练;利用IDE算法优化ELM的输入层权值和偏置,提高ELM的泛化能力。利用飞行试验数据进行了仿真验证。结果表明:基于K-均值聚类和IDE-ELM设计的传感器解析余度模型具有较高的精度,可用于FADEC系统双通道传感器的故障诊断。