基于样本类别确定度的半监督分类

在对遥感图像进行分类时,全监督算法往往需要足够的标记样本进行训练,然而标记的过程是耗时和昂贵的,相反收集大量的无标记样本是很容易的。为了在学习过程中能够有效利用未标记样本的信息,本文提出了基于样本类别确定度（CCS）的半监督分类算法。首先,利用多分类支持向量机（SVM）得到未标记样本属于各类别的确定度,有效地衡量了未标记样本类别可靠性;其次,对样本类别确定度进行预处理,提升利用未标记样本的安全性;最后,基于样本类别确定度设计了半监督线性判别分析（LDA）降维算法并对其进行核化,使得样本在降维后的子空间更具有可分性,并根据降维后的数据特点,采用最近邻分类器对新样本进行分类。利用真实的合成孔径雷达（SAR）图像进行测试,验证了在标记样本较少的情况下,本文算法在性能上优于全监督和其他半监督算法,并能够快速收敛。      

基于动态集成算法的航空发动机气路参数预测

针对单一学习机对航空发动机气路参数预测困难的问题,提出了基于动态加权核密度估计（DWKDE)组合方法的集成预测算法,该组合方法选择测试样本的近邻样本,通过评估学习机在近邻样本的局部性能动态确定各学习机的权值,并基于该权值利用加权核密度估计实现数据序列的集成预测。该组合方法不易受离群值和样本不对称分布的影响,将该组合方法用于AdaBoost.RT和AdaBoost.R2算法,获得了改进后的集成学习算法。实验证明:相比于神经网络和原始集成学习算法,改进后的集成学习算法较好地提高了航空发动机气路参数序列的预测精度,方均根误差（RMSE)指标至少可降低27%。      

单向分类随机模型方差分量的经验Bayes估计

对于在质量控制、生物育种以及计量经济等方面有着广泛应用的单向分类随机模型 其中y_(ij)为观测数据,ε_i～N(0,σ_1~2)为随机效应,ε_i～N(0,σ_2~2)是随机误差,通常要求考虑对其参数μ,σ_1~2,σ_2~2作出估计,特别是对方差分量σ_1~2,σ_2~2的估计。而在目前常见的估计方法中,大都有一个共同的缺点,即不能保证方差分量估计的非负性。本文采用经验Bayes方法,在平方损失下,利用密度函数及其偏导数的核估计构造出方差分量的一个经验Bayes估计,这个估计是非负的。并证明了这种估计是渐近最优的,在一定条件下,其收敛速度可任意地接近于0(n~(-1/2)。     

超声速气流中的斜激波诱导自点火

在来流马赫数为2.5的条件下对氢气和乙烯燃料的斜激波诱导自点火过程进行了试验研究.采用纹影和高速摄影获得了自点火初始火核的形成和发展过程.试验考察了不同的来流总温、喷注条件、凹腔长度、斜激波强度等因素对自点火过程和点火边界的影响.研究结果表明:入射斜激波能够提高气流的局部参数起到强化自点火的作用.凹腔内形成的低速回流区有助于初始火核形成后的火核逆流传播,并起到防止初始火核因气流振荡而吹脱的稳定源作用.增加喷注压力、增加凹腔长度、提高来流总温有助于自点火的发生.      

基于时间应力分析的机内测试系统综合降虚警技术

 虚警率高是困扰机内测试（BIT）系统得到广泛应用的主要原因。针对该问题,从机电系统所承受时间应力的角度构建了机内测试系统综合降低虚警技术的总体模型。首先采用双支持向量机（SVM）的方法将实时应力信息与机内测试诊断结果相互关联。在此基础上,提出了基于核主元模糊聚类的虚警识别方法将机电系统多源信息进行综合分析,并通过优化决策实现多级降低机内测试系统虚警的目的。最后,针对某型直升机航空地平仪的机内测试系统进行了试验验证与分析。     

基于粗糙核Fisher鉴别分析的特征提取及其在发动机故障诊断中的应用

将粗糙集理论的属性约简与核Fisher鉴别分析方法结合起来,提出一种基于粗糙核Fisher鉴别分析的故障特征提取方法.首先采用粗糙集理论的属性约简删除与分类无关或关系不大的特征,降低输入特征维数,排除干扰特征的影响,减小了特征提取计算量;再采用核Fisher鉴别分析方法进一步提取非线性特征;最后将该方法应用于航空发动机滑油系统故障特征提取及故障识别中.结果表明:该方法获取的特征在提高分类正确率的同时,还有效地降低了输入特征维数,提高了分类效率,并且对分类器具有较强的适应性和鲁棒性.      

平滑粒子流体动力学(SPH)方法的进展

平滑粒子流体动力学(SPH)方法是一种无网格Lagrangian计算技术,在处理一些问题时,比以Lagrangian坐标系和Eulerian坐标系为基础的常规网格有独特的优越性,特别适用于处理物质质点的流动性极大的问题,如超高速碰撞问题.文章对SPH的理论和计算方法做了简单的介绍,并对其发展过程和现状做了简单的回顾.     

物理质团法关于可压流计算的程序验证

为了评估无网格物理质团法(PECM)对可压流计算的可信性,结合物理认识对该方法的设计思想和数值格式进行了先验分析,基于9个一维模型数值解与参照解的对比信息,通过后验分析方法对PECM进行了程序验证,参照解包括无网格再生核粒子法(RKPM)的数值解以及精确解。验证结果表明:各种物理参数以及状态方程的强烈间断会导致RKPM严重的失稳或失真,而PECM在包括极大密度比在内的各种强间断条件下仍保持稳定和收敛并具有较高的准确度。      

一种基于GA优化小波LS-SVR的实时寿命预测方法

针对性能非线性退化的产品,从研究退化轨迹相似性的角度出发,提出一种基于遗传算法(GA)优化小波最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)的实时退化轨迹建模和寿命预测方法。该方法根据特定个体与同类产品的Euclid距离确定隶属度权值,加权小波LS-SVR建立的同类产品退化模型得到特定个体的退化轨迹模型,结合实测数据更新模型并进行实时寿命预测。实例分析验证了所提方法的有效性。     

一般密度核估计的一致相合性

V．S．M．Campos和C．C．Y．Dorea在2001年提出了关于（E，ξ）上的σ-有限测度v的一般密度函数P（x）的核估计pn（x），其中ECR，ξ是E的一个σ-域，得到了一些结果，并且验证了所得结论包含经典的连续密度核估计的结论，还进一步延伸了离散分布核估计的结论。以上面的理论为基础，继续探讨这种密度核估计的性质．在核函数满足一定的条件下，得到pn（x）是p（x）的一致渐近无偏估计。同时应用有关经验分布的一些知识，得到了一般核密度估计pn（x）的一致弱相合性和一致强相合性。