基于度量学习的机场交通态势弱监督评估

为准确感知机场场面运行环境，提出基于度量学习的交通态势弱监督评估方法。根据机场场面航空器的时空分布类型，从交通流量、起降队列、资源需求等视角构建交通态势指标体系；借鉴度量学习范式，利用预先定义的相似集和不相似集自动学习态势样本之间的距离度量；在此基础上，采用K均值算法实现弱监督条件下交通态势的等级划分。以上海浦东国际机场实际运行数据为例，分析并验证所提方法的有效性。实验结果表明：起始时刻离场瞬时流量、离场累计流量、离场跑道队列长度及进场累计流量的距离系数大于0.5，对场面态势影响较大；与基于欧式距离的K均值算法相比，度量学习将最优轮廓系数提升了33.3%，得到符合预期语义的聚类结果；此外，机场的平均滑行时间越长、跑道配置越复杂，其场面交通态势等级越高。     

基于灰色系统理论的刷式密封磨损量的预测方法

运用灰色预测理论，根据已有试验测得的刷丝磨损量数据，建立刷式密封刷丝磨损量的灰色预测模型，估算刷式密封件的使用寿命，并进行了试验验证。试验结果表明：灰色模型预测具有可行性且具有良好的预测精度及，3种试验工况下工作500 min时的刷式密封磨损量进行预测对比，最大相对残差为1.57%，最大绝对残差为0.16 mm³，对后续刷式密封装置的稳定运行、修理和更换具有一定的参考意义。     

基于二维独立均匀分布对抗自编码的模式识别研究

标准对抗自编码模型能够以自监督方式自适应提取输入样本的特征,并通过对抗机制对提取的特征施加特定的先验分布,从该先验分布进行采样输入解码器,则可生成与输入样本近似的样本。但在实际应用中,有时需要生成指定类别的样本;对于模式识别任务,通常还需要对多类别样本的特征进行提取,并强化特征间差异,从而进行聚类分析。针对上述需求,本文提出基于二维独立均匀分布对抗自编码的分析模型。在该模型中,根据类别信息构建二维均匀分布,便于对不同类别的可视化特征进行专属约束,从而强化不同类别特征间的差异;此外,通过自监督与对抗训练,使得对应特定类别信息的均匀分布样本能够生成指定类别的样本。方法经网络公开数据MNIST数据集进行了验证,研究表明,该方法能够利用与类别信息相关的二维独立均匀分布对隐变量进行约束,提高了特征聚类性能,并能够生成指定类别的样本。     

灰色系统理论的发展及其在自然科学和工程技术领域的广泛应用

基于中国知网（China national knowledge internet， CNKI）和ISI Web of Science数据库，对灰色系统理论近40年来的成果进行检索和梳理。在中国知网数据库中输入灰色系统、灰数和序列算子等10个词组，共查到文献22.7万多篇。进入21世纪之后，中国知网数据库收录的灰色系统论文呈快速增长趋势。自 2008年起每年收录的论文超过1万篇，2014年起突破1.5万篇。灰色系统方法和模型被广泛应用于物理、化学和生物等自然科学各学科领域以及交通、电力、机械等工程技术领域，取得大量具有重要价值的成果。从承担国家重要科技计划的项目组和中国双一流高校发表的大量应用灰色系统方法和模型的文献可以看出，灰色系统理论在推动中国科技进步、创新发展及高层次人才培养过程中发挥了重要作用。     

球轴承接触角测量仪的动态不确定度

考虑球轴承接触角测量仪的自身动态特性、轴承外圈的试验转速、试验加载力对测量仪测量精度的影响，建立了测量仪的动态不确定度计算模型。针对小样本试验测试结果，采用灰色理论的方法评价了球轴承接触角测量结果的不确定度。基于不确定度的分离原理，分离出测量仪的自身动态特性、外圈转速、试验加载力对测量不确定度的影响规律，建立了接触角测量的动态不确定度计算模型，并通过实际算例验证了模型。建立的测量仪动态不确定度计算模型可用于预测不同工况下的接触角测量不确定度，有助于及时对测量仪进行相应的校准，以提高接触角测量结果的精度。      

民航运行风险的灰色神经网络模型

采用灰色神经网络的方法，建立了中国民航运行风险的非线性在线模型。模型以风险监测指标作为输入，以评价民航安全的综合指数作为输出。编写了模型计算软件进行仿真计算，计算结果表明，模型预测值与实际安全综合指数值吻合较好，验证了方法的正确性。利用该模型既可以确定风险监测指标中的主要影响指标，为民航降低运行风险提出合理的建议；又可以对民航安全的综合指数进行分析，为行业的安全运行提供预警。