基于支撑域的单分类器和密度估计的本质关系

单类支持向量机和支持向量数据描述是两种流行的基于支撑域的单分类器。为揭示采用高斯核后他们与密度估计之间的关系,首先将基于支撑域的单分类器统一到密度估计的框架下;其次证明了基于支撑域的单分类器诱导的密度估计和真实密度一致,同时也能减小积分平方误差。最后通过人工数据集实验验证了上述关系。     

基于支持向量机的直升机旋翼不平衡故障分类研究

提出一种利用支持向量机进行直升机旋翼不平衡故障诊断的方法,建立了用于直升机旋翼不平衡故障识别的支持向量机诊断模型,进行了直升机旋翼不平衡故障模拟试验,分别采集了在旋翼配重不平衡、桨距不平衡、后缘调整不平衡和正常状态下的试验台体振动信号,并对其进行了功率谱分析.采用基于支持向量机的诊断模型对旋翼不平衡故障进行了故障分类识别,并与基于径向基神经网络的诊断模型进行了故障识别效果对比.结果表明基于支持向量机的诊断方法在小样本条件下,对旋翼不平衡故障具有良好的识别能力.     

基于RFG-SVM算法的在线课程学习行为分析

因支持向量机算法对在线课程平台的学习行为分析有误差,提出了一种基于大数据的随机森林模型的特征加权支持向量机RFG-SVM算法,该算法是在传统支持向量机算法上做完善、修改。利用Gini指数对特征变量计算,再计算RF模型分类识别的准确度,获得特征设定权重值,完成权重值在支持向量机的核函数中的计算。实验结果表明,通过对不同学习行为的学生的学习效果的预测,发现该方法能有效帮助教育者通过在线平台分析学习者的学习行为,预测学习效果,具有更高的准确率和稳定性。     

贝叶斯回归支持向量机的软测量建模方法

提出了一种基于贝叶斯证据框架的回归型支持向量机的参数选择和软测量建模方法。证据框架的第1层推理用来解释支持向量机的训练。证据框架的第2和第3层推理用于自动调整正则化参数和核参数并使其接近最优值。然后,将这种基于贝叶斯证据框架的回归型支持向量机用于估计聚丙烯腈生产过程的质量指标。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于支持向量机和线性判别分析的维数约减方法及其应用

目前已提出的一些基于支持向量机的维数约减方法,但其投影矩阵的获得仅考虑支持向量机的类间间隔,而忽略了数据中的类内信息。本文首次提出了一种基于支持向量机和线性判别分析的维数约减方法,称之为DRSL。DRSL实现了类问和类内信息的有效组合,能有效拟合数据中类间和类内结构,使得所获投影矩阵能够提高后续分类器的推广能力。实验验证了该方法的有效性。     

基于支持向量机的分类器设计

在支持向量机理论的基础上,打破了支持向量机的二类辨识传统,提出基于支持向量机的一类辨识理论,以它为基础设计基于一类辨识的一类分类器。     

一种加权核鉴别分析方法

基于Fisher准则的核鉴别分析法(KDA)是最常用的非线性特征提取方法之一,但对于多类识别问题,就分类率而言Fisher准则并不是最优.本文提出了一种加权核鉴别分析方法(KIDA).首先利用非线性映射将原始样本隐式地映射到高维隐特征空间;在此特征空间内使用权函数重新估计类间离散度矩阵得到优化的准则函数,最后采用同时对角化方案求解最优鉴别矢量.在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果验证了本文方法的有效性.     

基于粗支持向量机的飞机机体研制费用预测

分析粗糙集理论方法和支持向量机方法的优势和互补性后,探讨粗糙集与支持向量机的结合方法,提出一种基于粗糙集数据预处理的支持向量机预测系统。将该系统用于飞机机体的研制费用预测中,与其它方法相比得到较高的预测精度。     

基于BAS_RVM的APU涡轮剩余寿命预测

提出一种优化相关向量机的寿命预测方法,并用于对辅助动力系统（Auxiliary power unit, APU）涡轮的剩余寿命预测。首先,提出了改进的核函数,兼顾效率和精度,用天牛须搜索（Beetle antennae search, BAS）算法对相关向量机的核参数进行优化,建立寿命预测模型;然后,对历史数据进行分析,提取排气温度（Exhaust gas temperature,EGT）并进行修正、降噪,用多项式回归建立了EGT的涡轮性能退化模式库;最后,实例验证表明,文中算法在APU涡轮剩余寿命预测上与传统相关向量机相比效率提高40%,精度提高20%,通过敏感性分析确定了最佳的初始步长和输入维度。     

Boosting稀疏最小二乘支持向量回归机及其在推力估计中的应用

为实现航空发动机的直接推力控制代替传统的基于传感器的液压机械式控制,本文使用boosting技术提升最小二乘支持向量回归机的性能设计了推力估计器。在使用boosting的过程中,有两点与传统方法不同：（1）为了在建立稀疏最小二乘支持向量回归机的时候使数值计算更稳定,使用无放回抽取;（2）为了实现最小二乘支持向量回归机的稀疏性和降低计算的复杂度,用训练数据集的一个子集来建立最小二乘支持向量回归机,不再使用全部训练数据。仿真实验表明,基于boosting稀疏最小二乘支持向量回归机的推力估计器能够满足直接推力控制的需要,即估计推力相对误差不大于5‰。     

基于Gauss核函数的SVM故障诊断技术研究

本文提出了基于Gauss核函数的SVM故障诊断技术,并利用grid法对SVM中参数进行寻优,以保证得到最高分类精度.通过对某航空公司ERJ145的右发AE3007发动机进行故障诊断研究后,证明基于Gauss核函数的SVM在小样本故障诊断中有着较好的适用性和可信性,能够为飞机发动机故障诊断提供有效的参考.     

基于NRS-SVM模型的航空弹药消耗预测研究

结合航空弹药训练消耗的特点,研究邻域粗糙集(Neighborhood rough sets,NRS)与支持向量机(Support vector machines,SVM)融合的航空弹药训练消耗预测问题。通过邻域粗糙集将5个初始影响因素约简为3个核心影响因素,并以此训练集对支持向量机进行回归优化。通过参数寻优得到最优的惩罚参数和核参数,进而构建NRS-SVM组合预测模型来预测航空弹药消耗。实证研究表明,该模型预测结果与实际数据吻合度较高,且与其他预测模型相比具有更好的预测性能。     

非局部核与应变局部化问题解的相关性

在非局部理论框架下,研究了应变局部化现象模拟结果与所用非局部核函数的相关性。首先,在非局部损伤理论框架中,提出一个以应变与损伤参量为独立变量的新的自由能泛函形式,并由热力学定律,推导非局部弹性损伤本构方程。然后,通过二次线性化的方法,给出一维情况下的支配方程。最后,给出对应不同形式非局部核的损伤局部化现象模拟结果。通过与模拟结果的比较,分析非局部核与解的相关性,得到了一些有价值的结论。     

核统计分析和监测方法处理多模式批处理过程

提出了一种解决批处理过程多种工作模式故障检测问题的方法。该方法从多种工作模式中提取各个模式相类似的信息,解决了该工作模式下故障检测建模问题;将核函数应用到算法中,利用核技术提高算法处理非线性数据故障检测的能力;将在每种工作模式下的数学模型进行分解,将反映相似信息和各个模式不同的信息进行分离,并分别建立故障检测模型,通过分析可以辨别出当前所处的工作模式,并且有效地检测故障的发生。     

Aircraft Engine Gas Path Fault Diagnosis Based on Hybrid PSO-TWSVM

Twin support vector machine(TWSVM)is a new development of support vector machine(SVM)algorithm.It has the smaller computation scale and the stronger ability to cope with unbalanced problems.In this paper,TWSVM is introduced into aircraft engine gas path fault diagnosis.The generalization capacity of Gauss kernel function usually used in TWSVM is relatively weak.So a mixed kernel function is used to improve performance to ensure that the TWSVM algorithm can better balance a strong generalization ability and a good learning ability.Experimental results prove that the cross validation training accuracy of TWSVM using the mixed kernel function averagely increases 2%.Grid search is usually applied in parameter optimization of TWSVM,but it heavily depends on experience.Therefore,the hybrid particle swarm algorithm is introduced.It can intelligently and rapidly find the global optimum.Experiments prove that its training accuracy is better than that of the classical particle swarm algorithm by 5%.     

电火花点火和激光点火性能对比研究

为了比较激光点火和电火花点火的点火性能,在一带稳定器方形直管试验段上,利用电火花调能调频点火器和激光器分别进行点火试验,比较相同来流条件下的初始火核发展、点火极限和火焰传播。结果表明:两者的初始火核形状不同,电火花点火的初始火核呈圆弧形,而激光点火下呈瓣型。相同点火能量下,激光点火比电火花点火的贫油点火极限更宽;相同来流条件下,点火位置下游激光点火的火焰传播速度更快,并且在化学恰当比附近和来流速度为2.14m/s的情况下,两种点火模式的火焰传播速度相差更大。     

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)。     

强湍流下点火及火焰传播机理研究进展

可燃预混气点火过程研究是发动机燃烧领域最重要的课题之一。当前电火花强制点火广泛应用于各类发动机燃烧室中,其点火过程具有很强的瞬变性,从电火花产生到火焰完全形成的整个过程中,多种复杂因素联合影响点火火核的产生和发展。目前发动机高压、强湍流工况下的点火和火焰传播机理认识还不完善,亟需研究的科学问题是湍流和化学反应相互作用对点火和火焰传播的影响机制及其建模,包括湍流对点火的促进/抑制机制,湍流对火焰传播和火焰整体发展的影响规律,燃烧释热和火焰面不稳定性对湍流脉动速度(即火焰产生的湍流)的影响机制和对火焰传播速度的增强机制及由此导致的层流燃烧自加速转捩为湍流燃烧的理论,燃烧过程对标量通量输运(即反向或压力驱动输运)的影响机制。本文对强湍流下点火及火焰传播理论、实验和数值模拟方面的研究进展进行综述。