基于加权朴素贝叶斯分类器和极端随机树的蛋白质接触图预测

提出一个新的基于集成学习的预测器(TargetPCM),对蛋白质接触图(特别是中长程)进行高精度的预测。首先,TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类器(Weighted Nave Bayes classifier,WNBC)融合3个接触图预测器的输出,其中WNBC中的权重参数通过粒子群算法优化得到;其次,将WNBC融合后的输出和基于序列的特征进行组合,得到更具鉴别能力的特征;在此基础上,应用极端随机树训练得到最终的蛋白质接触图预测模型。为了验证TargetPCM的有效性,在包含98个非冗余蛋白质的数据集上进行了测试。结果表明:对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的集成预测器(NeBcon)分别提高了8.2%,16.1%和5.3%。在CASP11上进一步的验证表明,对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的基于协同进化的集成预测器(MetaPSICOV)分别提高了7.4%,9.1%和7.5%。实验结果验证了本文所提蛋白质接触图预测方法的有效性。     

基于FWFPN的装备保障性定性指标评价算法

以模糊Petri网为基础,将权重、可信度等约束条件应用到模糊Petri网中,建立了一种新的、称之为加强的带权模糊Petri网;给出了加强带权模糊Petri网的形式化推理算法,并将推理算法与矩阵运算相结合,用Matlab进行计算;最后,结合舰炮装备的一些保障性定性指标对该推理算法进行了验证.     

一类中心型三阶格式及应用

通过分析格式的耗散关系和重线性化技术,发展相应格式构造技术,提出了一类中心型的三阶非线性格式,格式具有与NND格式相当的网格模板.由于格式的线性形式具有很好的耗散特性,同时重线性化技术的使用使格式在光滑区尽量采用线性形式,从而理论上提升了计算对旋涡等结构的分辨和保持能力;另一方面,格式的非线性机制使格式在非光滑区退化为类NND格式,实现耗散和稳定机制.验证计算表明,格式能够开展粘性和旋涡及脉动流场的计算应用,算法形式简单,便于工程应用,容易进行有限体积推广.     

基于加权网格的GPS快速静态定位方法

针对野外作业对GPS（全球定位系统）快速静态定位的实际需求提出了一种解决方法,该方法不需要进行数据预处理,只需依据DOP（精度几何因子）与定位误差之间的关系及定位点密度与真值可能位置之间的关系计算加权值,并通过加权网格快速求取GPS静态定位点。实际数据测试表明,该方法计算结果优于平均值结果及单一DOP权值和密度权值结果,该方法具有较高的精度和较强的稳定性,并具有准实时的处理时效。     

基于加权有向图的飞机装配顺序规划

合理的飞机装配顺序规划是确保飞机装配质量、缩短装配周期的有效途径。为此,提出了基于加权有向图的飞机部件装配顺序规划方法。以飞机零件间的装配几何关系、装配稳定性和装配工艺性为评价因子,对装配过程中零件间的装配依赖性进行量化,形成可表达装配依赖关系的加权有向图。在此基础上,通过模糊聚类和撕裂排序算法对装配零件进行装配顺序规划。最后通过某飞机机身中段装配顺序规划问题进行验证,规划结果表明该方法具有一定的可行性和有效性。     

基于多种空间信息的高光谱遥感图像分类方法

在高光谱遥感图像分类方法中,空间特征和光谱特征的融合可以有效地改善分类效果。针对单一空间特征的信息表达不充分问题,提出了一种联合多种空间特征的高光谱图像空谱分类方法。利用超像素信息对分类结果进行后处理去掉椒盐噪声,并创造性地将超像素信息应用于分类前处理,提出了一种利用超像素信息对像素点的特征向量进行线性加权融合的方法。试验结果表明,所提方法的性能优于目前的通常方法。     

适于可压缩多尺度流动的紧致型激波捕捉格式

针对可压缩多尺度流动数值模拟特点,研究一种五阶高分辨率紧致型激波捕捉格式——紧致重构加权基本无振荡(CRWENO)格式。该格式利用非线性权系数将低阶紧致格式加权组合以达到高阶精度。在光滑区域蜕化成具有高分辨率的五阶线性紧致格式,在间断附近则能保持计算稳定无振荡。对CRWENO格式、目前广泛使用的加权基本无振荡(WENO)格式及两格式对应的线性格式(即五阶线性迎风格式和五阶紧致格式)进行数值性能研究,评估非线性权系数对格式耗散及频谱特性的影响。使用一维、二维、三维典型算例进行数值试验,探讨线性/非线性、紧致/非紧致格式在可压缩多尺度流动模拟中的优势和不足。结果表明,CRWENO格式在强压缩性流场模拟中能够稳定地捕捉激波,其紧致特性则改善了非线性格式普遍存在的耗散过大、分辨率较差的问题,使其能够清晰捕捉多尺度流动结构。因此,该格式在可压缩多尺度流动模拟中具有较大优势。     

基于TTE的改进加权轮询调度算法

在时间触发以太网(TTE)中,TT消息优先级最高,RC消息只能在TT消息调度的离散时间片内传输,因此,TT消息离线调度表的设计会对RC消息调度产生一定影响。针对这一问题,提出了基于最优时间片的改进加权轮询(MWRR)调度算法。首先,通过TT消息约束条件限制获得TT消息离线调度表,进而得到保证RC消息较大资源利用率的时间片信息;其次,在离散时间片对不同类型RC消息进行调度,并运用网络演算方法对其最坏端到端延迟进行分析;最后,通过实验仿真证实了本文算法不仅具有较低的复杂度和较好的公平性,保证了实际应用中算法的可行性,而且在时延性方面均优于先到先得(FIFO)、优先级(PQ)和加权轮询(WRR)调度算法。     

GPS+BDS组合的实时定轨技术

为了改善卫星几何分布,提高低轨（Low earth orbit, LEO）卫星实时定轨的精度与可靠性,提出了北斗卫星导航系统（Beidou navigation satellite sy stem, BDS）与全球定位导航系统（Global positioning system, GPS）组合模型。组合模型基于加权最小二乘法（Weighted least square, WLS）,利用伪距观测量建立观测模型,实时估计LEO卫星位置。目前,LEO卫星尚未装备星载BDS+GPS双模接收机,为验证算法可行性,利用GPS/BDS卫星星历文件与STK软件仿真生成实验数据。实验结果表明,BDS+GPS组合模型较GPS系统模型精度至少提高26%。     

加权最小二乘—卡尔曼滤波算法在动基座对准中的应用

利用卡尔曼滤波算法进行估计需要给定初始状态估计值和初始误差方差阵.通常,初始状态估计值和初始误差方差阵由经验给定,而初始状态估计值和初始误差方差阵的选取影响着卡尔曼滤波的估计精度.文中提出了加权最小二乘-卡尔曼滤波算法,并运用到惯导系统动基座初始对准中,进行了仿真.仿真结果表明,利用加权最小二乘算法可得到更加精确的卡尔曼滤波的初始状态估计值和初始误差方差阵,提高卡尔曼滤波的估计精度,进而提高了初始对准的精度.