商用飞机驾驶舱造型设计特征研究

介绍了国内外商用飞机驾驶舱设计的历史及现状,在分析多类飞机驾驶舱造型设计图片资料的基础上,探讨主要飞机制造商驾驶舱造型设计的特征。依据驾驶舱造型的相似性,对国际上12家商用飞机制造商的66款机型的驾驶舱进行聚类分析和多维尺度分析,挑选出10款有代表性的驾驶舱。在提取代表性驾驶舱造型特征线后,分析主要飞机制造商的驾驶舱造型设计特点及差异,为新型飞机驾驶舱造型设计提供参考。     

模糊聚类方法在PIO探测中的应用

用于驾驶员诱发振荡(PIO)探测的特征参数可以有效地反映出PIO时飞机在频域和时域的特征,利用模糊逻辑方法对特征参数进行辨识可以有效地识别出是否发生了PIO.模糊逻辑方法中的隶属函数直接反映了特征参数的特点,其设计决定了是否能有效地对PIO进行识别.为了设计有效的隶属函数,根据特征数据的特点采用球壳型模糊聚类算法对数据...     

密集烘烤过程中烤房叶间风速指标的灰色关联聚类分析

在烘烤过程中,密集烤房内部不同位点的风速之间密切又复杂.为确定风速指标间的关系,测定了密集烤房内405个风速值,对15个风速指标进行了灰色关联聚类分析.结果表明：当聚类临界值为0.8时,15个风速指标可被聚为2类;当聚类临界值为0.7时,15个风速指标可被聚为1类.通过分析,密集烤房内部同一平面不同位点的风速差异较小,可视为均匀一致,密集烤房能够保证装烟室同一层烟叶整体上均处于同样的变色和干燥环境下,从而能够在理论上保证其烟叶相同的烘烤质量.     

基于合成特征参数的雷达信号聚类分析

针对截获的雷达辐射源脉冲数据提出了一种基于特征参数合成的聚类算法。算法利用全脉冲数据的特征参数,通过对每一个特征参数的分选计算出该参数的加权系数。通过加权系数对每一个特征参数的加权得到合成的特征参数,并利用合成参数对脉冲进行聚类。仿真试验表明该算法能够实现对信号的聚类分选,采用编码的方式有利于降低噪声的影响。     

一种改进的Manifold数据降维方法研究

Manifold学习算法已经被广泛应用到很多领域,如信息检索、模式识别、人工智能和数据挖掘等。已有的Manifold学习算法对局部临近区域选择很敏感,并且降维后的数据可分割性比较差。本文提出了一种自适应临近区域选择、具有良好信息可分割性的Manifold学习算法。这种方法在每一个数据点根据数据可估算的本质维度和局部正切方向选择临近区域。与此同时,在映射数据的时候使用聚类分析法聚集相似样本点集。这种方式能确保降维数据具有良好的可分割性,获得更好的降维效果。实验结果表明,新的方法在人工生成数据集上具有更好的嵌入效果。     

区域内客运线路布局方法研究

以重要度法和交通区位论为基础,结合旅客运输特点,提出重要度联合区位布局法,用来对区域通道中的客运线路进行布局。分别探讨了布局过程中涉及到的规划区域内交通节点的选择及其层次划分方法和交通区位线的选择及其层次划分方法两方面的内容。     

基于Hamming神经网络聚类分析的进化策略

本文提出了一种基于Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络聚类分析的进化策略，模糊自适应Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络各类族的权重矢量纪录被进化搜索过的区域，并相应妄下该区域内最优个体和它的适应度，因此通过Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络对进化个体的聚类分析，进化策略具有搜索记忆性，可以充分保证下一代遗传群体中个体遗传基因的丰富性，从而避免早熟现象的发生，这种进化策略还可以避免在被搜索过的区域内的无用搜索，进而加快进化策略的收敛速度     

一种卫星对地观测需求分析方法

针对卫星对地观测任务需求分析方法研究的复杂性和迫切需要,文章通过把文本化的卫星观测需求编码成数值向量的形式,提出需求之间的相似度度量方法。进而基于无监督学习的相关理论和算法,给出向量化表示的需求聚类算法。同时为了能在二维平面直观展示分析高维需求数据,在引入需求之间距离计算方法的基础上介绍了高维数据的降维算法,并且通过测试数据验证了算法的有效性和可行性。通过把繁杂的需求信息转换成高维空间向量,能大大降低分析人员对领域专业知识的依赖,提升需求分析的效率和科学性。     

一种鲁棒的概率核主成分分析模型

大数据时代面临的数据维数越来越高,对数据降维处理越发显得重要。经典的主成分分析模型已被证明是一种有效的数据降维方法。但它在处理非线性、存在噪声和异常点的数据时存在效果较差的问题。对此,文章提出了一种鲁棒概率核主成分分析模型。该模型将核方法与基于高斯隐变量模型的极大似然框架相结合,用多元 t分布作为先验分布,以同时解决主成分分析在这 3个方面的弊端。提出混合鲁棒概率核主成分分析模型,使其可直接用于对混合的非线性数据进行降维和聚类分析。在不同数据集上进行的实验结果表明,与标准的混合概率核主成分分析模型相比,文中模型在数据聚类方面有更高的准确率。     

成组技术中计算机辅助零件分类方法的探讨

成组技术是有效实现CAD/CAM的基础之一,是提高多品种、中小批量生产水平的重要手段。本文提出了在成组技术中应用模糊数学理论进行计算机辅助零件分类的新方法,并对回转零件进行了分类试验,取得了满意的结果。采用这种方法,不需要对零件进行编码,可以对零件相似性进行定量分析,使得零件分类更具有柔性,为成组技术中零件分类提供了新的方法。