2007年民航旅客构成分析报告

在市场经济条件下,航空旅客的构成和需求是民航企业生产和服务的导向。科学合理地分析旅客成分,有助于全面掌握本行业旅客构成特点,了解本行业的总体竞争能力。同时可以了解各企业旅客构成差异,有利于企业制定市场营销战略,提高竞争力。     

钎焊气氛对金刚石磨粒与钎料界面微观结构的影响

在真空和Ar气两种不同的氛围中,采用NiCr合金钎料,进行了炉中钎焊金刚石磨粒的试验研究。运用扫描电镜（SEM）、X-射线能谱仪（EDS）和X-射线衍射结构研究了不同钎焊气氛对NiCr合金钎料成分和金刚石磨粒与钎料界面微观结构的影响。结果表明：（1）在不同的钎焊气氛下,由于氧分压的不同导致了NiCr合金钎料的成分也不相同。在Ar气保护气氛下的炉中钎焊金刚石试样表面有B2O3生成。（2）在不同钎焊气氛中,在金刚石磨粒与合金钎料界面生成物都主要为铬的碳化物。但生成物表面形貌不同,在真空炉中焊后的金刚石磨粒表面生成物成放射状生长,而在Ar气保护炉中钎焊后的金刚石磨粒表面生成物如杂草一样生长且生成物组织较真空炉中细小。     

基于区域特征光谱的自组织特征映射神经网络高光谱图像主成分提取方法

非监督分类算法用于高光谱图像主成分提取时存在分类精度受数据分布状态和噪声影响大的缺点,导致提取效果差。论文提出基于空间信息的神经网络非监督分类主成分提取算法,该算法首先通过空间邻域自动聚类提取区域特征光谱替代像元光谱作为自组织特征映射神经网络的训练样本,经过训练神经网络自适应获取高光谱图像地物类别特征,最后通过对光谱矢量聚类完成主成分的统计和提取。论文提出采用区域特征光谱替代单象元光谱作为训练样本有效抑制了噪声对分类结果的影响,同时显著减少了神经网络的数据处理量,使主成分得到快速准确地提取。对深圳红树林自然保护区高光谱图像的仿真结果表明:神经网络训练样本数降低了约95%,更重要的是算法快速准确地提取了主成分,提取效果明显好于K-均值算法。     

主成分分析和支持向量机在无刷直流电机故障诊断中的应用研究

针对无刷直流电机(BLDCM)故障诊断问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的故障诊断方法。首先对故障时刻无刷直流电机三相电流进行分析,提取故障特征值;再由PCA从提取的故障特征值中选取敏感特征;最后使用SVM对特征值集合进行训练和测试,实现故障诊断与识别。该方法在6种无刷直流电机典型故障中进行了验证,故障诊断准确率高达92%,证实了该方法的有效性。     

基于多约束因子图优化的无人车定位与建图方法

针对目前在特定场景下应用的低速无人车定位系统极度依赖全球导航卫星系统（GNSS），存在定位精度不高、漂移误差大、受环境影响严重等问题，提出一种低成本、高精度的无人车定位与建图方法。该方法基于三维激光定位与建图（SLAM）技术。首先，使用点云主成分分析（PCA）实现基于特征匹配的激光里程计；其次，将GNSS位置信息、点云分割聚类得到的地平面和点云聚类特征作为位姿约束分别加入图优化框架，消除激光里程计的累积误差；最后，得到最优位姿和大规模场景的点云地图，以实现无人车的自主定位导航。利用包含大型户外城市街道环境的KITTI数据集对所提出的SLAM算法进行了评估，结果表明:系统在3km运动距离情况下定位偏差可控制在1.5 m以下，在局部精度和全局一致性方面均优于其他里程计系统，为无人车的定位提供了新思路。      

基于中心-对数半长的区间数据主成分分析

为研究多变量区间数据的降维和可视化，采用包含中心点和半长对数值的二维数组表征区间数据，建立了区间数据的代数运算法则，并在此基础上提出了一种新的区间数据主成分分析(PCA)方法。对区间半长取对数的处理保证了最终得到的区间主成分半长非负的合理性，计算过程简单、复杂度较低，并且使得降维前后样本集合中点点之间相对位置的改变尽可能小。通过对高维空间进行变量降维，从而多种经典的统计分析方法能够得到运用，同时能够在低维空间中描绘原始高维空间中的样本点，使得多变量区间数据的可视化成为可能。仿真实验结果表明了所提方法的有效性。