基于子目标进化的高维多目标优化算法

多目标优化问题是工程应用中的常见问题,已有的方法在解决3个目标以上的高维优化问题时效果欠佳.如何进行有效的个体选择是求解高维多目标优化问题的关键.针对该问题,提出了求解高维多目标优化问题的子目标进化算法.从理论上证明了多目标优化问题Pareto非支配解的求取,可通过子目标函数值排序,先行选择进化种群中部分非支配解;然后,根据排序信息有选择性地比较进化种群中的元素,减少了比较次数,从而快速获得非支配解集.同时,提出归一化函数差值的Minkowski距离"k近邻"距离计算方法,在进化过程中应用到密度函数中,加速了收敛速度.同当前求解高维多目标优化的算法,在对标准测试函数的计算性能上进行比较,统计结果显示了所提算法在性能上的优势.      

校企一体办学模式下学生职业意识培养研究——以湖南民族职业学院旅游管理专业人才培养为例

面对旅游人才日益明显的供需矛盾和学生职业意识淡薄的现状,高职院校旅游管理专业学生职业意识的培养日益受到重视。依托湖南民族职业学院的光大公司和华夏民族文化风情园,开展校企一体办学模式下以＂双师双能＂的师资建设为龙头,以＂体验式·参与式＂的实践教学体系建设为核心,以融入职业核心能力和企业文化的校本实训教材开发为载体的高职旅游管理专业人才职业意识培养模式的新探索。     

区域杂波估计的多目标跟踪方法

高斯粒子概率假设密度（PHD）滤波往往假定杂波密度参数已知,这种做法对于实际应用是不现实的。此外,杂波的参数值通常依赖于环境条件,可能随时间发生变化。因此,多目标跟踪算法中需要实时准确估计杂波密度的参数。基于此,提出了一种多目标跟踪的区域杂波估计方法。首先根据量测信息在线估计出场景中的杂波数目,然后估计落入目标附近感兴趣区域的杂波数,并估计每个目标感兴趣区域杂波强度。仿真结果表明,在复杂场景下算法的跟踪性能明显优于未进行杂波估计的多目标跟踪算法,提高了跟踪的实时性和跟踪精度。     

基于脉冲样本图和Vague集的雷达辐射源识别

针对现有雷达信号特征描述方式很难有效地对复杂雷达辐射源进行描述和识别,提出一种基于脉冲样本图和Vague集的雷达辐射源识别新方法。该方法把雷达辐射源识别问题转换为Vague集的多属性决策问题,不仅能很好地解决雷达信号识别中的模糊问题,而且无需传统方法的特征提取过程,简化了处理环节。另外,基于脉冲样本图的雷达辐射源识别是利用有序的多个脉冲同时匹配识别,因此更可靠。计算机仿真表明该方法是有效可行的,为复杂雷达辐射源识别提供了一种新思路。     

运动基航天飞行训练模拟器信号缩比算法研究

当前运动基飞行模拟器对控制信号的缩比以三阶多项式缩比法为主,但其参数确定困难且当缩比幅度较大时易使信号出现较大畸变。而航天飞行模拟中常常会经历线加速度或角速度信号在较大幅值范围内的增大或减小,典型的如返回再入时的过载变化。针对此种情况,一种新的缩比算法——Hermite缩比函数法被提出。首先完善了Hermit缩比法关于最优参数理论的推导和证明;其次,引入变量“缩比度”,在实例仿真中比较了其对两种缩比方法的影响。结果表明,Hermite缩比函数法参数确定方便,其信号单调性的保持不依赖于缩比度的取值,更适合应用于缩比度变化较大的航天飞行模拟中。
     

高职酒店管理专业培养模式对毕业生就业流失的影响分析

为满足新形势下酒店的人才需要,酒店业对既具备一定的专业知识、又具有较强实践操作能力的高职学生逐渐青睐．前往酒店就业的高职毕业生也逐年增加。与高就业率相背离的是,学生在酒店就业的满意度较低、就业流失率高,究其原因,除了酒店管理模式和学生自身原因之外,高职现有培养模式的不足对学生的职业选择也存在重要影响。     

LEVEL DECISION-MAKING FOR AERO-ENGINE MODULES BASED ON INCREMENTAL KNOWLEDGE LEARNING

The maintenance of an aero-engine usually includes three levels, and the maintenance cost and period greatly differ depending on the different maintenance levels. To plan a reasonable maintenance budget program, airlines would like to predict the maintenance level of aero-engine before repairing in terms of performance parame- ters, which can provide more economic benefits. The maintenance level decision rules are mined using the histori- cal maintenance data of a civil aero-engine based on the rough set theory, and a variety of possible models of upda- ting rules produced by newly increased maintenance cases added to the historical maintenance case database are in- vestigated by the means of incremental machine learning. The continuously updated rules can provide reasonable guidance suggestions for engineers and decision support for planning a maintenance budget program before repai- ring. The results of an example show that the decision rules become more typical and robust, and they are more accurate to predict the maintenance level of an aero-engine module as the maintenance data increase, which illus- trates the feasibility of the represented method.     

虚拟仿真技术在机械装调实训教学中的应用研究

分析了虚拟仿真技术应用于机械装调实训教学的必要性及其功能要求,介绍了机械装调仿真实训平台的构建和教学应用策略,提出了仿真技术应用中需注意的问题和解决思路。     

行星齿轮非线性振动系统参数稳定域的计算方法

研究了行星齿轮非线性传动系统参数稳定域计算的一般方法.该方法通过选取合理的失稳阀值,根据考查参数域内系统的运动状态选取合适的数值积分时间段,以循环套嵌的手段计算考查参数在各自范围内不同组合下的系统位移响应最大值,比较失稳阀值以判稳,参数稳定域的图形输出等5个步骤完成对行星轮系参数稳定域的计算.最后,以四自由度行星轮系纯扭转非线性振动模型为例,以行星轮输入转速、系统的齿侧间隙以及齿轮副的啮合阻尼系数为考查参数,分别计算得到了系统的单参数稳定域、双参数稳定域以及三参数稳定域,为行星轮系的设计取值提供了重要参考.      

航天发射场加注系统风险评估技术研究

针对航天发射场加注系统风险评估主观随意性较大的问题,提出了基于综合云的多属性风险评估方法,并对某发射场加注系统的运行状态进行了风险评估.首先应用属性约简算法将加注系统风险源权重的确定问题转化为粗糙集理论中属性重要性的评价问题,通过计算得到加注系统各风险源的权重,从而使得加注系统风险源权重的确定更具客观性和合理性;其次,对综合云公式进行了改进,使权重系数直接参与不确定性计算,充分考虑了加注系统性能指标的评分误差给最终结果带来的各种影响.评估结果表明:1)当前使用中的加注泵性能为良偏下,此时的加注系统已经存在了安全隐患,需要更换新的加注泵,否则就容易发生危险;2)该方法能够进一步得到加注系统实际的更多细微信息,结果更加贴近实际.