基于在线LS-SVM算法的变参数混沌时间序列预测

研究利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测变参数混沌时间序列。变参数混沌系统适合于描述现实中的复杂混沌现象,但由于参数的慢变导致系统动力学特性不断发生变化,基于Tan-kens嵌入定理的建模预测方法难以适用,其时间序列预测可以看作是小样本学习问题。最小二乘支持向量机是在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,保留支持向量机优点同时计算量大大减少。提出用一种具有遗忘机制的最小二乘支持向量机在线递推算法,并引入历史数据的高次项预测变参数混沌时间序列。对典型变参数混沌时间序列的预测结果表明,该方法具有较高预测精度,能快速跟踪预测变参数混沌时间序列。     

EMD和SVM在刀具故障诊断中的应用

与传统方法相比,声发射传感器在刀具故障诊断方面有很大的优势。将声发射传感器应用于刀具切削过程中,提出了基于经验模态分解（EMD）和支持向量机（SVM）的刀具故障诊断方法。该方法首先对标准化的声发射信号进行经验模态分解,将分解后的有限个固有模态函数（IMF）通过一定的削减算法增强故障类型特征,把每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,最后将特征向量输入支持向量机进行训练和测试,判断刀具的故障类型。通过对某一刀具的故障诊断结果进行分析,验证了该方法的实用性和有效性。     

基于二叉树支持向量机的装备故障诊断研究

本文提出了一种基于二叉树支持向量机的某型装备故障诊断方法,应用该方法构造了多故障分类器,并通过某型装备故障实例验证了该方法故障诊断结果的正确性,证明了该故障诊断方法具有良好的鲁棒性和推广性。     

基于回归型支持向量机的空战目标威胁评估

空战目标威胁评估是协同多目标攻击中的关键问题.针对传统空战目标威胁评估方法在确定权重系数方面的不足,提出了一种新的基于回归型支持向量机的评估方法.在分析了现有的空战目标威胁评估方法中距离威胁模型存在缺陷的基础上,提出了改进的距离威胁模型.建立了基于回归型支持向量机的空战目标威胁评估模型,利用该模型对想定的空战目标进行了威胁评估.仿真结果表明,该方法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成空战目标威胁评估.     

基于SVR及阴影信息的SAR目标方位角估计

目标成像方位估计是合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）自动目标识别中一个重要的预处理过程。提出一种基于支持向量回归机（support vector machine for regression,SVR）并结合SAR目标阴影信息的方位角估计方法。首先通过长直边拟合法与脊波变换法对目标图像进行方位的粗估计．再由SVR完成精确估计。利用“运动与静止目标的获取与识别”（moving and stationary target acquisition and recognition, MSTAR）项目组提供的实测数据所做实验表明,此方法可以有效估计SAR目标方位角,精度高、泛化能力强．特别是在水平成像方位附近利用了目标的阴影信息,明显提高了相应区间的方位角估计精度。     

基于最小二乘支持向量机的SAR平台定位

将SAR平台定位分解为粗略定位和精确定位两个阶段。首先,在SAR正侧视成像的条件 下,利用某个方位门内的所有控制点,采用非线性最小二乘平差粗略估计出SAR平台在该方 位时刻的空间位置,并从理论上推导了控制点的误差协方差矩阵到SAR平台定位的误差协方 差矩阵的传递规律。其次,利用各个方位时刻粗略估计的SAR平台位置,采用最小二乘支持 向量回归机精确估计SAR平台的运动方程,从而精确估计SAR平台在某个时刻的空间位置。仿 真试验表明,本文提出的方法能够精确地反演出SAR平台的空间位置。
     

基于GIS的航天器发射应急决策系统

针对航天发射的特点,将智能决策支持技术和GIS技术相结合,利用GIS可视化显示和空间分析功能,通过研究的故障状态下液体推进剂火箭爆炸模式、弹片散布模型和毒气泄漏扩散模型,实时准确地提供残片散布范围和毒气散逸浓度危害范围,直观地显示了现场态势。在构建的应急联动数据库、预案库和立体安全应急处理模型的基础上,实现了火箭飞行安全的仿真模拟和现场态势分析,利用CBR推理在预案库中查找与各决策条件最相似的预案,为应急指挥决策提供支持。     

基于WCFSE-FSVM的转子振动故障诊断方法

为了提高含有噪声和野值的转子振动故障样本诊断精度,提出了基于WCFSE-FSVM的故障诊断方法。充分融合小波相关特征尺度熵(WCFSE)特征提取方法和FSVM故障诊断方法的优点,建立WCFSE-FSVM故障诊断模型。基于转子实验台模拟4种典型故障,获得原始故障数据;并利用WCFSE方法提取这些故障数据的WCFSE值,选取故障信号高频段中的尺度1和尺度2上的小波相关特征尺度熵W1和W2构造出振动信号的故障向量作为故障样本,建立FSVM诊断模型。实例分析显示:WCFSE-FSVM方法的转子故障诊断精度最高,即故障类别诊断精度为94.49%,故障严重程度的诊断精度为95.58%,二者都优于其它故障诊断方法。验证了WCFSE-FSVM方法的可行性和有效性。      

一种基于TCBR与RBR融合推理的试飞支持信息系统

深入研究了基于文本案例的推理(TCBR)、基于规则的推理(RBR)及两者融合的人工智能技术,并首创性地运用于先进战机的试飞支持信息系统,由此构建了先进战机智能化试飞支持信息系统的整体框架。建立了其案例库、规则库和知识库的结构。采用Tomcat7、IK Analyzer、GWT、MySQL等运用软件进行开发。实现了理解问答、智能搜索和案例推理等功能,对于试飞工程师还增加了数据库维护及试飞文档编写助手等功能。运行结果表明:系统整体构架设计合理实用;特别是TCBR和RBR的融合运用使系统体现了接近人类思维特点的智能化特征。