利用神经网络技术提前一小时预报Dst指数

利用神经网络技术并考虑地磁活动的周期性,提出了一种提前一小时预报Dst指数的方法.网络的输入包括时间、季节、当前时刻及其一阶增量、二阶增量、前27天Dst指数的平均值.以下一时刻Dst指数作为输出对网络进行训练,训练好的网络可以提前一小时预报Dst指数.分别用1985年、1986年、1990年和1991年Dst指数数据进行检验.结果表明,预报结果与观测数据符合较好,Dst指数预报误差的均方根分别为4.00 nT,3.72 nT,5.35 nT,6.82 nT.误差分析表明,Dst指数的预报结果太阳活动低年比高年好.     

名人富豪的私人飞机旅行——让人终身受益的日本健康之旅

私人飞机缩小了地球村的距离,生活在云端的名人富豪们可能今天在北京,明天在上海,后天又到了东京、纽约、巴黎……金鹿航空公务机公司客户的第一次私人飞机旅行全部选择了日本早期防癌健康之旅,让客户不但以独特视角和深度去感悟日本之美,更以世界领先的医疗服务为身体交出一份彻底、全面的健康答卷,也为肩负的家庭、企业、社会重任增加一份健康保险。     

基于CIDBN的战术活动识别模型及在线精确推理

战术活动识别是战场态势感知的重要研究内容。为提高战术活动识别的准确性与实时性，提出了一种基于上下文独立动态贝叶斯网络（CIDBN）的战术活动识别模型及在线精确推理。通过对战术活动机制的分析，采用动态贝叶斯网络（DBN）理论，建立了一个初始战术活动识别模型。该模型引入了威胁指数节点来影响战术活动的终止与选择，并采用模糊隶属度函数对连续变量进行离散化处理。依据上下文独立关系对该模型进行简化，获得了一个基于CIDBN的战术活动识别模型。将接口算法扩展于该模型上，提出了在线精确推理算法。仿真结果表明，所提出的战术活动识别方法，具有识别精度高、较低不确定性和实时性高的优点。      

基于脑电功率谱密度的作业人员脑力负荷评估方法

脑力负荷状态的准确识别对减少因作业人员无效脑力负荷导致的人因事故具有重要意义。针对人-机系统中作业人员脑力负荷客观评估问题开展了基于MATB-Ⅱ平台的3种不同脑力负荷水平下的航空情境实验，记录16名被试的NASA任务负荷指数（NASA-TLX）量表数据和脑电（EEG）信号，提出了一种基于脑电功率谱密度（PSD）和支持向量机（SVM）的个体脑力负荷评估方法。结果表明：随着实验设计脑力负荷水平增加，被试的主观脑力负荷得分显著提高（p<0.001），这表明该实验任务设计较好地诱发了低负荷、中负荷和高负荷情境。在此基础上，通过网格搜索法确定个体脑力负荷评估模型的统一优化参数，惩罚系数取3 000，核函数参数取0.000 1，模型测试正确率达到0.966 5±0.029 8，宏平均的受试者工作特征曲线下的面积（Macro-AUC）达到0.991 0±0.011 4。本文为作业人员脑力负荷状态的客观和准确评估提供了一种新的办法，为后期作业人员脑力负荷状态的实时判别提供模型基础。     

液体火箭发动机健康监控技术研究现状

液体火箭发动机健康监控技术是改进和提高运载火箭、航天器可靠性与安全性的核心技术之一,对其进行研究具有重要的学术价值和工程应用价值。液体火箭发动机健康监控技术的研究主要包括液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法、液体火箭发动机健康监控系统两方面。该文介绍了基于模型驱动的方法、基于数据驱动的方法和基于人工智能的方法,阐明了液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法的研究现状,通过对美国液体火箭发动机典型健康监控系统的介绍,阐明了液体火箭发动机健康监控系统研究的若干进展及现状,并对液体火箭推进系统健康监控技术的演变趋势作了简要评述。     

湍流燃烧模拟中化学反应的加速算法研究进展

为研究湍流燃烧数值模拟中化学反应机理计算的加速方法，讨论了动态自适应化学（Dynamic Adaptive Chemistry，DAC）方法和Krylov子空间近似的指数格式的应用情况。在湍流火焰大涡模拟中，使用DAC简化可以加速化学反应计算。然而，在并行燃烧数值模拟中，处理器核心的负载极度不平衡，加速效果有限。而Krylov子空间近似的指数格式的加速效果可以作用于每个处理器核心，更有利于整体计算效率的提高。在同等精度下，相比于隐式格式耦合DAC和MTS加速方法，Krylov子空间近似的指数积分格式对化学反应计算的加速效果更为显著。     

股指期货与现货指数超前滞后关系研究

采用沪深300股指期货和沪深300现货指数的高频数据,运用协整理论和向量自回归模型对股指期货和现货指数的关系进行探讨。研究发现:沪深300股指期货和现货指数之间存在长期稳定的均衡关系,期货价格在价格发现中尚且不能占据主导地位,价格发现能力较弱。