高分遥感影像林地资源信息提取方法研究

林地资源是森林资源的重要组成部分,在空气净化、自然防疫、制氧、气候调节等方面均具有重要作用。本文应用GF-1卫星数据,基于e Cognition软件平台,采用面向对象方法对廊坊市永清县2013年11月GF-1影像进行林地信息提取。通过多尺度分割试验确定最优尺度分割参数,结合影像地物纹理、光谱特征,采用模糊逻辑分类算法实现林地信息高效提取。     

基于S-PSO分类算法的故障诊断方法

将监控数据的已知状态作为先验类别标签,构造出新的有监督的粒子群优化(S-PSO)分类算法,并对设备进行故障诊断。为提高故障诊断的准确率,降低随机性对分类算法的影响,提出了新的基于动态邻域的自适应探测更新(ADU-DN)的干预更新策略来拓展粒子搜索整个解空间的能力,引导粒子自适应地跳出局部最优区域,确保获得全局最优解;同时设计出基于最小类内距离、最大类间距离和训练样本最大分类精度的适应度函数,使得输出的最优类别中心兼顾了这3个因素,增强了分类算法在故障诊断中的通用性和容错性,提高了测试样本的分类精度。S-PSO分类算法有效克服了聚类算法只考虑数据间相似性特征、不考虑数据蕴含的物理意义以及不能很好指导样本分类的缺陷。对GE90发动机孔探图像纹理特征分类进行了对比研究,研究数据表明:S-PSO分类算法表现出了较强的鲁棒性,在故障诊断中的分类精度高于支持向量机(SVM)和常用神经网络模型。     

空管基础数据分类标准研究

从当前国际、国内军民航各方面,对航空数据标准应用现状进行资料汇集和整理,分析现有技术和标准的局限性,参考国际数据交互标准AIXM,提出我国空管基础数据分类标准和编码规则,为实现全球范围内的航空数据交换奠定基础。     

面向航空发动机的质量数据及管理体系结构的分析研究

航空发动机质量的好坏直接影响飞机飞行的可靠性,本文研究了航空发动机全寿命周期过程中产生的各种质量数据;为了有效集成和共享数据信息,以发动机的组成要素为依据,对数据信息进行分类分析,并将质量信息分为产品类、组件类、零件类;最后建立了质量数据信息系统体系结构,实现了航空发动机质量数据从采集、分类、传递到共享达到集成化的管理。     

三种典型湿度标准器性能参数对比分析

选取DHT-2000型高精度温湿度测试仪、VaisalaHMP233温湿度仪和Syinyei S-1型露点仪三种典型的湿度标准设备,利用湿度检定箱对比分析了在30%-90%RH的湿度区间,三者测湿性能参数的差异。结果表明：DHT-2000型高精度温湿度测试仪与露点仪的测量精度相对较高,响应时间短,重复性较好。在取样湿度较高时,露点仪对环境要求较高,复现性相对较差。     

航空资源的构成次其在产业链上的分布规律

航空资源是指在一个国家或地区的航空运输业全部经济活动中所有投入要素的总和,对航空资源的概念及内容的研究表明,航空资源存在随航空产业链的对应分布,这种分布形式成为其高低端划分的理论依据,与实践分类依据结合,有利于发展航空资源配置功能的地区进行高附加值服务资源的选择。     

一种适用于进近尾流间隔缩减的机型聚类方法

目前,我国广泛使用的尾流间隔标准过于保守,导致机场跑道容量受限。以进近航空器的尾流遭遇问题为研究对象,首先研究进近尾流安全间隔缩减方法,获取缩减后的临界尾流间隔;然后基于主成分分析法（PCA）对 BADA 数据库中的航空器性能数据降维,提出一种适用于进近尾流间隔缩减的机型层次聚类方法;最后采用该方法得到新的机型分类结果并构建缩减后的尾流安全间隔标准。结果表明：本文所使用的机型层次聚类方法与国内外航空器分类方法具有较好的一致性,在长沙黄花国际机场的主流配对机型间,所获取的进近航空器尾流间隔标准与传统尾流间隔标准相比可以缩减 0.8 km 以上。     

基于多模态掩码Transformer网络的社会事件分类

多模态社会事件分类的关键是充分且准确地利用图像和文字2种模态的特征。然而,现有的大多数方法存在以下局限性：简单地将事件的图像特征和文本特征连接起来,不同模态之间存在不相关的上下文信息导致相互干扰。因此,仅仅考虑多模态数据模态间的关系是不够的,还要考虑模态之间不相关的上下文信息（即区域或单词）。为克服这些局限性,提出一种新颖的基于多模态掩码Transformer网络（MMTN）模型的社会事件分类方法。通过图-文编码网络来学习文本和图像的更好的表示。将获得的图像和文本表示输入多模态掩码Transformer网络来融合多模态信息,并通过计算多模态信息之间的相似性,对多模态信息的模态间的关系进行建模,掩盖模态之间的不相关上下文。在2个基准数据集上的大量实验表明：所提模型达到了最先进的性能。     

多输入傅里叶神经网络及其麻雀搜索优化

鉴于反向传播（BP）神经网络存在灵敏度高但收敛速度慢,以及已有傅里叶神经网络不具备多输入数据特征提取能力,借助多个傅里叶神经网络构建能接收多维数据的堆叠神经网络,进而将其与多层感知器融合,获得基于梯度下降的多输入傅里叶神经网络。结合此神经网络获取全局最优参数值难的因素,通过在麻雀搜索算法中引入Cat混沌映射、动态种群规模调节机制及参数自适应调节方案,提出改进型麻雀搜索算法,并将其应用于多输入傅里叶神经网络的参数优化及高维函数优化问题的求解。理论分析可得,所提算法的计算复杂度主要由种群规模和优化问题的维度决定。比较性的数值实验表明,所获神经网络提取多源数据特征的能力和泛化能力强,同时所提算法处理高维优化问题具有明显优势且收敛速度快。     

关于角度量分类的探讨

常用的“角度”是指国际单位制中的“平面角”,因此分类的出发点应是 “平面角”的平面特性,平面分为几何面与物理面,因此,角度可分为几何角与物理角两类。几何角分为：任意角（圆分度角）,定角,小角;物理角分为：水平面投影角,铅垂面投影角,特定面投影角。这种新的分类方法作为一项建议提供讨论。