基于Boosting的模糊分类规则集成学习及应用

由于难于获得先验知识,样本可分性差,辐射源识别很难达到很高的识别率。结合AdaBoost算法和遗传算法,提出了一种模糊分类规则的迭代学习方法。在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则。减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类和拒识的样本。在规则学习的适应度函数中考虑训练实例的分布,使模糊分类规则在产生阶段就考虑相互之间的协作,改善了模糊分类规则的整体识别能力。辐射源识别实验结果表明,该方法具有良好的分类识别性能。     

浅谈部门质量目标的建立与考核

GJB9001A—2001“5．4．1质量目标”规定：“最高管理者应确保在组织的相关职能和层次上建立质量目标，质量目标包括满足产品要求所需的内容。质量目标应是可测量的，并与质量方针保持一致”。这一杀款明确要求组织应依据质量方针制定质量目标，并在相关职能和层次上得到体现。那么基层单位如何建立部门质量目标呢？本文从部门质量目标的分类、制订部门质量目标的依据、建立部门质量目标的原则及部门质量目标的检查考核四方面进行了浅显探讨。     

高光谱图像无监督分类的非线性特征提取器

高光谱图像的数据维数高、数据量大、数据间高度冗余等特点给图像分类带来困难,为进行有效降维、提高分类精度,提出以曲线距离分析作为非线性特征提取器、以独立分量分析的混合模型作为分类器的高光谱图像无监督分类的新方法。利用该方法对来自空载可见光/红外成像光谱仪的高光谱图像进行无监督分类,用分类精度对分类效果进行评价。实验表明,用本文提出的方法得到的分类精度高于传统分类方法得到的分类精度,说明了CDA方法在高光谱图像特征提取方面的有效性。     

RECAT间隔标准的差异性对比与计算分析

尾流是影响机场容量的重要因素之一,在保证安全前提下缩减尾流间隔能增加机场繁忙时刻航空器进离场架次,进而提高机场容量.美国和欧洲提出尾流标准重新分类(RECAT)概念,并在一些机场试运行,取得良好效果.基于国内某机场一周内航空器起降机型架次,将其重新分类,对比在现行ICAO和RECAT标准下的加权尾流间隔,证明在RECAT标准下尾流间隔将会缩减.通过改变不同航空器机型占比,分析机场容量变化,得出机场容量随航空器占比变化明显,对空管安全运行和机场及跑道运行效率提高具有实际参考价值.     

工具设备等效工程评估的研究

日常维修工作中，选择适当的等效工具设备可以降低维修成本，提高维修效率，进而减少维修延误次数。通过解读航空维修领域工具设备的分类，得出了一套工具设备等效评估的准则及流程。     

分类安检在"最危险的地方"保证安全

以色列可以说是全球最危险的地方之一,然而,自从1968年以色列航空遭到惟一一次劫机以来,42年中没有一架以色列航空公司的飞机遭到过恐怖袭击,也没有一架从以色列机场起飞的飞机被劫持过.那么,以色列民航业是如何有效防止恐怖袭击发生,从而保证航空安全的呢?     

一种鲁棒性增强的机载网络流量分类方法

针对机载网络高度动态、高度不稳定造成流量监测设备难以在有限的监测周期内完成完整数据流负载特征的提取，限制了基于深度学习的流量分类方法的应用问题，提出了一种鲁棒性增强的机载网络流量分类方法。通过数据预处理及缺失样本处理方法将数据流映射为灰度矢量集合，基于完整的数据流训练数据集实现鲁棒性增强的长时递归卷积神经网络（RE-LRCN）分类模型的训练，在线上分类阶段，通过分类模型实现样本缺失数据流负载空间特征及数据流时序特征的提取，并进行数据流分类。通过在数据包缺失的流量测试数据集上的实验结果表明，所提方法可以有效抑制数据包缺失对分类准确性能的恶化。      

实验室认可领域中的环境试验分类探讨

针对当前环境试验主要标准的实际,提出了实验室认可领域分类中的0401类与目前实际环境试验项目不完全吻合的问题,分析了不吻合的项目名称、项目数量,提出了环境试验在认可领域中分类的建议。     

三个素数猜想的证明

采用新的构造方法,把不规则分布的素数进行分类,即把单个素数a都同时表示成等距的区间[a,a＋h]（a为任意素数）,在[a,a＋h]中的元素为自然数,将[a,a＋h]中对应位置有相同情况,或都是素数,或都不是素数的为同一等价类,其中每个[a,a＋h]中至少有一个素数a,h取不同自然数时,分类方法不同,显然[a,a＋h]的等价类的个数在h有限时是有限的,小于2h/2。