考虑样本不平衡的X光安检图像违禁品分类方法

X光安检图像违禁品分类被广泛应用于协助维护航空和运输安全。针对X光安检图像中违禁品尺度不一、存在困难样本及旅客行李安检固有的正负样本不均衡等问题，提出一种端到端的考虑样本不平衡的X光安检图像违禁品分类方法。采用多尺度特征提取网络捕获尺度不一的多类型违禁品特征，通过特征融合模块提升模型对图像边缘和纹理特征的表达能力，基于代价敏感思想设计损失函数，解决数据集不平衡问题，并提高困难样本分类精准度。在公开数据集SIXray上构建的子集实验结果表明：所提方法相较于端到端分类模型，平均AP指标值提升了4.5%，特别是对剪刀等难分类样本，AP指标值都有显著的提升效果。     

栗实蛾幼虫空间格局及抽样技术研究

对7个板栗园栗实蛾幼虫空间格局进行了研究.结果表明,栗实蛾幼虫在板栗园中的分布是遵循负二项分布的聚集分布,其中Iwao的m~*-m回归模型为m~*=3.532 3+1.071 0 m,Taylor幂模型为lgv=0.591 3+1.130 4 lgm.对各聚集度指标的分析结果显示:在板栗园中的栗实蛾幼虫彼此之间互相吸引,分布的基本成分是个体群,个体群为聚集分布,且在任何密度下都是聚集的,聚集强度随着密度的升高而增大.导致栗实蛾幼虫在板栗园中呈聚集分布的原因是由该虫本身的习性和环境共同造成的.栗实蛾幼虫虫口密度调查的最适理论抽样数公式为n＝t~2/D~2(4.532 3/m+0.071 0).     

基于MTF-MSMCNN的小样本滚动轴承故障诊断方法

针对样本数量不足以及工况条件复杂导致故障识别精度低下的问题，提出一种基于马尔科夫转移场与多维监督卷积神经网络（Markov transition field and multidimensional supervised module convolutional neural networks, MTF-MSMCNN）的小样本滚动轴承故障诊断方法。采用MTF编码方式将一维滚动轴承信号转化为二维特征图像，使其保留时间相关性；提出多维监督模块（Multidimensional supervision module, MSM），在空间维度和通道维度监测重要故障特征并自适应赋予权重，提升模型捕捉关键特征的能力；将MSM嵌入到卷积神经网络中，构建出MSMCNN模型；通过试验构建复杂工况条件，将MTF图像输入到所提模型进行故障诊断，并运用两种数据集验证模型有效性。试验结果表明，MTF-MSMCNN在每类故障训练集样本仅有10个且在0 dB噪声污染下故障诊断精度依然可达90%左右，对比其他诊断模型，本文所提方法在小样本、变工况以及噪声干扰条件下具有更高的识别准确率、更强的泛化能力以及抗噪性能。     

基于重要性抽样的时间触发调度表生成方法

时间触发以太网(TTE)是分布式综合模块化航空电子(DIMA)系统互连中的骨干网络，需要生成无冲突的时间触发(TT)流量调度表。形式化SMT求解可以抽象地表述多种调度约束；但TT流量间，以及TT流量与分区调度之间存在作业链依赖关系，较复杂的约束会降低求解器的效率。将重要性抽样(IS)方法应用于TT调度表的启发式求解，通过统计“尽可能快”(ASAP)求解的尝试偏移量的经验分布，扭转该变量的抽样分布进行迭代寻优；并针对调度的可行性及作业链的及时性，将IS求解分为2个阶段进行。案例研究表明：第1阶段的IS会演化得出易于保证严格周期调度或抖动较小的尝试偏移量分布，第2阶段IS则会进一步根据作业链的最坏总延迟最小准则进行迭代优化，并且对于分区调度与TT流量调度存在或不存在同步关系的场景都具有适用性。     

基于Kriging代理模型的高升力构型优化设计

本文发展了一种基于Kriging模型的高升力构型优化设计方法。采用分区对接网格技术求解N-S方程以及遗传算法，在着陆构型下使多段翼型升力系数最大。为了降低计算量和计算时间，在优化过程中采用Kriging模型代替复杂的流场计算。为了提高模型的精度，采用EI方法增加新的样本点。利用该方法完成了多段翼型缝道参数和外形优化设计。结果表明，在只优化襟翼缝道和襟翼缝道与外形同时优化两种情况下，该方法使得多段翼型最大升力系数分别提高7.55%和9.48%。     

基于拉丁超立方抽样的五孔探针标定方法

为提高五孔探针的标定效率,研究了一种采用拉丁超立方抽样技术开展变马赫数五孔探针标定的试验方法.马赫数在0.2～0.5范围内的对比试验结果表明:采用改进的拉丁超立方抽样标定技术可使攻角与侧滑角的拟合误差较一般拉丁超立方抽样方法下降14.3％～28.6％,且攻角与侧滑角的拟合方均根误差均在1°以内,马赫数的拟合方均根误差不...     

基于占比样本数据融合的高校毕业生平均薪酬模型研究

本文研究了高校毕业生的平均薪酬问题，分别在各专业毕业生的月平均薪酬有显著性差异（类型1）和无显著性差异（类型2）的情形下，建立了基于占比样本数据融合的月平均薪酬模型，指出了传统的基于非专业占比的毕业学生薪酬统计方法的局限性，得到了基于专业占比的毕业学生薪酬统计方法的有效性，在实际应用中具有一定的指导意义。     

基于二维抽样优化的复合材料超椭圆板与穿孔板振动优化设计

复合材料超椭圆板与穿孔板被广泛应用于工程结构中，控制其固有振动频率可有效避免共振。本文基于二维抽样优化算法（2DSO）优化了复合材料超椭圆板和穿孔矩形板的铺层序，以使其振动基频最大。2DSO由抽样优化和分层优化算法（LOA）组成，充分利用了层合板层压参数降维技术、弯曲刚度敏度及其线性叠加特性。在抽样优化阶段，先基于动态距离约束获得一个抽样优化解，然后基于该解通过LOA进行了铺层序优化直至获得最终优化铺层序。之后采用基于经典层合板理论的里兹法求解了复合材料层合板的振动基频，并利用2DSO优化了不同边界条件和长宽比的复合材料超椭圆板和穿孔板铺层序，优化结果表明二维抽样优化算法高效、稳定且具有良好的鲁棒性。     

一种可靠性增长试验抽样数Max-Min准则的反馈修正方法

对成败型航空发动机部件可靠性增长试验抽样数的确定问题进行了研究。推导出了初始故障数服从典型离散分布时的最小化最大准则(Max-Min准则),提出了一种逐次抽样样本估计值反馈修正方法。最后给出了一个应用实例,验证了该方法的有效性。     

直升机高置信度中值使用飞行谱编制方法

依据直升机使用寿命分布规律,在高置信度条件下,提出了飞行谱编制的最小样本容量准则。在此基础上,采用科目统计和飞行状态分解技术,基于单机10年统计分析的方法,研究了直升机高置信度中值使用飞行谱编制原理,以此编制的使用飞行谱具有一定的置信区间,能够真实地反映直升机单机短期执行任务的分散性和整个机群长期服役的规律性,为研究直升机关键动部件的损伤与直升机定寿提供依据。