基于灰色关联度的电子商务交易额影响因素分析

随着互联网的快速普及,电子商务迅速崛起。电子商务的快速发展不仅改变了传统行业的格局,也颠覆了人们的思想。借助灰色关联度对影响我国电子商务交易额的相关因素进行分析,并结合当前电子商务发展形势提出有效提升电子商务额的相关措施。     

基于神经网络的飞行科目模板样本集建立方法

为建立某一飞行科目的模板样本集,提出一套基于神经网络和卡尔曼滤波的数据处理方法。任选一次试飞样本,建立Kohonen自组织神经网络进行参数降维、聚类分析、特征提取等,使样本量缩减90%以上,得到该科目的模板样本集。用处理后的样本训练BP神经网络,对其他未经处理的试飞样本进行载荷预测,误差均在3%之内,说明处理后的样本能代表该科目的数据特点,即为模板样本集。方法可以为飞机载荷监控数据库的完善工作服务。     

航空电子企业中数据挖掘技术的应用

以Oracle数据库为源头在微软SQL Server Analysis Services平台上通过建立数据挖掘模型并在航空电子企业中得到实践与应用。     

航天继电器微观形貌参数与电气参数融合方法研究

航天继电器接触性能的好坏直接影响整个系统的稳定运行,为全面分析其接触性能,研究了一种融合触点表面微观粗糙度参数与宏观性能参数的方法。利用非接触式表面形貌仪扫描恒定温度应力贮存加速试验后的触点表面,建立触点组接触差平面,提出接触粗糙度参数的概念并计算这些参数。采用灰色关联度分析法分析接触电阻与多个特征参数之间的灰色关联度,以接触电阻为桥梁,根据参数之间的灰色关联度对多维特征参数进行融合,特征融合之后的参数与接触电阻参数曲线图的变化趋势基本一致。分析结果表明:该方法可对继电器微观和宏观参数进行有效融合,综合反映继电器贮存期间的接触性能情况。     

数控机床主轴热误差测点优化及建模技术研究

为了减少热误差对数控机床加工精度的影响,首先利用热成像仪初步找出机床温升明显的位置,然后利用灰色理论对16个温度测点的试验数据进行优化处理,找出与热误差关联度较高的测点;将优选出的温度测点数据和实测的Z轴热误差数据进行划分,采用GM (1,n)灰色预测和BP神经网络建立热误差预测模型,并在试验机床上进行验证。试验结果表明:采用灰色GM (1, n)模型预测结果与实际测量平均相对误差为10.17%,采用BP神经网络预测与实测结果平均相对误差为5.19%,优于灰色GM (1,n)预测,能起到提高热误差预测精度的作用。     

基于聚类分析的软件多故障定位技术

故障定位的思想一般是通过对程序语句及其执行结果的分析,从而定位到存在缺陷的程序语句的位置.目前,软件单故障定位技术研究较多,多故障相关研究较少.本文根据程序语句覆盖执行信息构造程序谱,提出基于聚类分析的软件多故障定位技术方法,在Siemens测试程序集的基础上,和现有的一些基于程序谱的定位方法进行对比,在大部分的情形下,验证了本文提出的基于聚类分析的软件多故障定位技术在软件多故障定位方面的定位效率要优于这些方法,减少测试人员的工作开销.     

基于任务段的航空发动机载荷谱聚类方法

针对航空发动机飞行任务剖面分类问题,对发动机31个飞行任务剖面进行了聚类分析。选取飞行高度和飞行马赫数作为划分飞行任务剖面的参数, 依据其对应的飞行任务段均值生成聚类散点图,将剖面类型划分为5大类。结果表明:低空低速剖面在无量纲飞行高度为0~0.2、飞行马赫数为0.4~0.6区间,均值最低;高空高速剖面在无量纲飞行高度为1.2~2.2、飞行马赫数为1.0~1.8区间,均值最高;飞行任务剖面在无量纲飞行高度为0.2~1.2、飞行马赫数为0.6~1.0区间内最为集中;针对散点密集区域,可依据剖面特征进一步划分剖面类型;不同剖面间,飞行高度与飞行马赫数差异性强,利于剖面划分,而法向过载与转速差异性小,不利于剖面的划分。所提出的方法可以快速有效的对航空发动机飞行任务剖面进行聚类分析。      

基于事故数据挖掘的AEB路口测试场景

基于国家车辆事故深度调查体系中499例真实的路口事故数据，研究适应于中国的自动紧急制动系统（AEB）路口测试场景。通过基于多元Logistic回归的事故严重程度影响因素分析，提取自动驾驶测试场景的特征要素，构建测试场景。以场景特征要素为聚类参数，采用层次聚类算法挖掘得到了8类路口机动车碰撞典型危险场景，建立了8类适应于中国交通状况的AEB路口测试场景。研究表明:中国的路口场景与Euro-NCAP法规场景有一定的相似性，但较国外更加复杂，其中十字路口的左转与直行冲突是需要重点测试的场景。研究结果可为国内AEB系统的开发和测试提供参考，也可作为建立中国AEB路口测试评价体系的依据。      

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