基于在线滚动序列核极限学习机的涡轴发动机非线性模型预测控制

针对涡轴发动机控制系统设计,提出了1种基于在线滚动序列核极限学习机的非线性模型预测控制方法。综合考虑直升机旋翼扭矩、燃气涡轮转速、动力涡轮转速、涡轮级间温度和压气机喘振裕度等信息,设计具有较好实时性、精度和泛化能力的多输出在线滚动序列核极限学习机作为预测模型,引入预测模型输出与发动机输出的误差进行反馈校正,利用序列二次规化算法在线求解包含限制约束的预测控制问题。在某型直升机/涡轴发动机综合平台的仿真环境中进行了直升机大幅度机动飞行仿真验证,结果表明:该模型预测控制器相比于传统串级控制具有更好的控制品质,可显著降低动力涡轮转速超调/下垂量。     

基于效用价值驱动的旅客出行动力学研究与建模

为了探究交通体系中旅客出行行为的特征与机理,以某机场离港旅客的陆侧出行数据为研究对象,对旅客出行模式进行了统计。分析发现,旅客聚集行为具有强烈的阵发性,不同出行维度旅客群体的聚集时间间隔分布具有幂律特征,且幂指数和阵发性强度呈正相关关系。同时,研究认为旅客出行换乘决策是综合时间、费用、便捷舒适度、突发情况等多因素的期望实现,是一种基于效用价值驱动的人类行为。基于此构建了效用价值驱动模式下的旅客出行行为动力学模型,可输出幂指数为参数可调的幂律分布,且仿真输出和实证数据分析结果相吻合。      

某型航空地平仪日历寿命延寿分析决策方法

为提升装备完好率,满足用户的使用需求,根据某型地平仪的相关技术资料,结合近30年的修理经验,分析影响该型地平仪可靠性的主要因素,结合产品寿命控制及产品使用情况,研究该型航空地平仪延寿的可行性。     

基于云映射的多粒度语义决策属性识别

异类多传感器多属性目标识别中的描述性语义和决策属性信息无法直接进行识别判定,为此基于粒层转化的思想,提出了一种语义和决策属性识别方法。首先构造云映射函数,将语义和决策属性粒层统一到区间粒层,再根据灰色关联的思想计算区间化后的语义和决策属性信息与数据库之间的区间关联度,实现了不等粒层属性的粒度计算,最后采用证据推理进行了识别判定。结合语义和决策属性识别算例及对比分析,验证了所提出方法在异类数据模糊转化处理和识别上的有效性。     

基于眼动数据的网络搜索行为预测方法

预测用户的网络搜索行为对改进搜索引擎和提升用户体验十分重要.现有大多数方法是基于用户的交互数据,如查询、点击和鼠标移动等.提出一种基于眼动数据的用户网络搜索行为预测方法.通过眼动实验,采集用户在网络搜索任务时的眼睛运动数据,将这些数据转化成两种数据格式:直方图和序列.直方图数据描述用户注意力的分布情况,序列数据呈现用户的扫视路径.使用4种学习算法对用户决策或用户意图进行预测,同时研究两种数据格式的性能.结果显示,两种数据格式均适合于预测用户决策,而序列数据更适合于预测用户意图.该结果表明,利用眼动数据能够有效预测网络搜索行为.      

NASA风险管理探析

介绍了NASA风险管理的进程,研究了"基于风险信息的决策(RIDM)+持续性风险管理(CRM)"的全局性质的风险管理模式,并进一步说明了风险管理的流程和方法。在此基础上,结合NASA风险管理模式,对我国航天型号研制风险管理提出了相关建议。     

模糊传感器与区间型多属性决策的信息融合方法

对于日益复杂的信息环境和变化的目标特性,现有的多传感器信息融合方法大多为"静态的",较少考虑传感器可信度变化以及测量过程中的多维特征指标权重的时效性给融合结果带来的影响.为了解决此问题,提出了一种基于模糊理论与区间型多属性决策的信息融合方法.该方法从各传感器对模糊命题支持度的一致性来定义其信息质最优化度,用区间数与多属性决策理论来定义特征识别综合置信度,并从这两方面客观确定了传感器的融合权重,较好地解决了对传感器信息与目标特征权重为模糊与不确定时的合理评价,以此构建了一个智能优化决策层融合识别模型.最后以弹道目标识别实验证明了此方法有较好的时效性和准确性.     

一种新的灰色决策模型及其数值仿真(英文)

针对一类权重完全未知且属性值为区间灰数的多指标灰色决策问题,根据灰色理论思想,提出了一种灰色多阶段决策方法。首先给出了一种基于可能度的灰数大小比较方法,然后利用灰色关联分析法对多位专家关于权重的评分结果进行计算得到各指标权重,进而分阶段对指标值以区间灰数的形式进行评分,根据灰色系统新信息优先原理给出了各个阶段评价值的赋权公式。实例验证了该决策方法的可行性。研究结果为求解灰色决策问题提供了一种新思路。