Instantaneous rainfall estimation using neural network from multispectral observations of SEVIRI radiometer and its application in estimation of daily and monthly rainfall

In the present paper, an artificial neural network (ANN) based technique has been developed to estimate instantaneous rainfall by using brightness temperature from the IR sensors of SEVIRI radiometer, onboard Meteosat Second Generation (MSG) satellite. The study is carried out over north of Algeria. For estimation of rainfall, weight matrices of two ANNs namely MLP1 and MLP2 are developed. MLP1 is to identify raining or non-raining pixels. When rainy pixels are identified, then for those pixels, instantaneous rainfall is estimated by using MLP2. For identification of raining and non raining pixels, 7 input parameters from the IR sensors are utilized. Corresponding data of raining/non-raining pixels are taken from radar. For instantaneous rainfall estimation, 14 input parameters are utilized, where 7 parameters are information about raining pixels and 7 parameters are related with cloud features. The results obtained show the neural network performs reasonably well.     

电动轮廓仪相位校正滤波的一种新方法

介绍了电动轮廓仪中数字滤波的一种最新方法,其最大特点是：在轮廓信号传输过程中引起相移以及由相移导致的不对称畸变,使得计算被测信号的所有表面粗糙度参数和波度参数为可能;提出了用ＦＦＴ实现数字滤波中的卷积计算,给出了改进的快变计算公式及用汇编语言编程的具体方法。     

一种自适应观测器设计和故障检测方法

利用模糊系统和径向高斯函数网络,设计一种具有自适应能力的模糊神经网络.用高斯函数表示模糊规则前件的隶属度函数,然后,构造一种递阶自组织在线学习算法,从输入输出样本数据中,通过学习提取模糊IF-THEN规则;在此基础上,提出一种非线性时变系统的自适应状态观测器设计和故障检测方法,并对其结构及特征进行了讨论,仿真结果表明,这种自适应状态观测器能很好地观测系统的状态,并能有效地应用于系统的故障检测.     

基于测量数据的不确定性结构分析的模糊理论

针对不确定性结构力学问题,提出了基于测量数据的模糊分析方法.该方法利用差值因子构造了不确定参数的隶属度函数,对不确定参数的有限个分散数据进行不确定性描述和定量化处理,估计出其真值估计和区间估计,将其运用到不确定性结构力学问题的模糊有限元分析中,以求得结构的不确定性响应.最后以十杆桁架结构为例,运用该方法对结构的不确定响应进行了分析,仿真结果验证了该方法的有效性.     

谱载下基于模糊Miner法则的疲劳寿命估算

在载荷谱中,当疲劳应力稍低于疲劳极限时,对构件是否造成损伤呈现出某种\"模糊\"过渡状态.运用模糊数学的隶属函数,建立了考虑\"模糊\"损伤状态的Miner法则.按照常规Miner法则和模糊Miner法则,分别给出了程序块谱作用下疲劳寿命的估算公式.实例估算与试验结果的对比表明:采用模糊Miner法则,可使疲劳寿命的估算误差减少18.33%.     

基于β似然函数的参数估计方法

分布参数估计是可靠性数据分析的手段,用于研究产品可靠性的变化规律及评估产品的可靠性水平。使用寿命试验中产品可靠度所服从的β分布评价可靠度估计值的合理程度,认为可靠度估计值在β分布中概率密度较大的更合理,给出了一种评价可靠度函数估计好坏的β似然函数,探讨了使用该函数进行分布参数估计的β似然估计方法,通过仿真验证了该方法在指数分布和威布尔分布下的适用性,并给出了应用实例。本参数估计方法理论依据充分,适用于各种分布类型,估计结果合理可信。极大似然估计方法以样本在待估分布中的概率密度作为评价准则,与之不同,本方法以累积发生比例的估计值作为评价准则,更适用于可靠性、生存率等关注事件累积发生比例的场合。      

行星际扰动与不同级别磁暴强度关系的研究

利用1997-2004年间ACE卫星太阳风观测的时均值数据和相应的Dst指数,针对Dstmin≤-50 nT的磁暴,分析了行星际参数(Bz,Ey,v,Pk,|B|,ε'=vxB2zsin4(θ/2))与Dst指数的相关关系.验证了Ey,Bz与Dst指数的良好相关性;按磁暴强度的不同,发现磁暴强度越大,行星际参数与磁暴强度(Dstmin)的相关性就越好.对于中等磁暴(-100 nT＜Dstmin≤-50 nT),行星际参数与磁暴强度的相关系数不高.如果把磁暴分为两个档次,即-150 nT＜Dstmin≤-50 nT的磁暴和Dstmin≤-150 nT的磁暴,计算结果表明,ε'与Dst指数的相关性是最好的.在诸多行星际参数中,就单一因素来说,Ey对磁暴强度影响最大,Bz对磁暴强度影响次之.     

一种平均矩独立重要性指标及其拒绝抽样方法

在矩独立重要性分析过程中,重要性指标往往用于衡量结构系统输出不确定性向输入变量不确定性的逆向分配问题。假设输入参数的方差可以减缩一定比例因子,那么矩独立重要性指标可以定义为该缩减因子的函数。同时,假设输入参数的方差缩减因子为一随机变量,那么可以取矩独立重要性指标函数的均值定义一个新的平均矩独立重要性指标。由于使用Sobol方法计算平均矩独立重要性指标的模型需要循环抽样,计算量很高,故引入拒绝抽样（RS）方法,通过重复利用矩独立重要性分析中的一组输入输出样本,就可以额外计算得到矩独立指标函数和平均矩独立重要性指标,这大大节约了计算成本。本文所提指标函数及平均指标的有效性和RS方法的准确性、高效性通过数值和工程算例得以验证。      

一种频率步进雷达目标径向速度估计方法

为补偿目标径向速度对频率步进雷达合成距离像的影响,提出了一种目标径向速度估计方法.经公式推导证明频率步进雷达相邻两个脉组回波的归一化采样序列的互相关函数是一复正弦序列,该序列的频率与目标径向速度有确定的对应关系.通过快速傅里叶变换(FFT,Fast Fourier Transform)可获得序列频率,从而估计出目标径向速度.该方法可估计的速度范围仅取决于系统带宽和脉冲重复周期,并且由于理论估计精度可通过FFT点数调整,在需要非常高估计精度的场合可以大幅降低计算量.计算机仿真结果表明该方法对目标径向速度估计准确,同时具有较好的抗噪声性能.     

基于比例失效率模型的退化数据分析方法

利用产品的性能退化数据进行可靠性评估是一个解决失效寿命数据不充分的重要方法.在分析产品的失效率与失效阀值具有紧密相关性的基础上,通过引入比例失效率模型描述产品可靠性与失效阀值的关系,并根据产品寿命分布与退化量分布之间的关系建立了退化分析模型.在不假定物理退化轨迹模型和退化量分布的情况下,利用产品的退化信息获得产品在不同检测时刻和失效阀值下的可靠度,通过分布拟合方法获得未知参数的估计值,进而对产品进行可靠性评估.该方法不仅放松了模型的假设条件,也适于处理一些具有非平衡数据结构的退化数据,具有较广的适应性.最后,通过实例进行了不同方法的比较,验证了该方法的有效性.     

A Prediction Method for△f0F2min of a Single Station From Interplanetary Parameters Based on Statistical Study

Using 86 CME-interplanetary shock events,the correlation between the peak values of （a） the solar wind parameters(B_z,E_y,P_dyn) and the geomagnetic indices（SYM-H,ASY-H,Kp）, （b） the coupling functions（Borovsky,Akasofu,Newell） and the geomagnetic indices,（c） the solar wind parameters/coupling functions/geomagnetic indices and the ionospheric parameter(Δf₀F_2min), are investigated.The statistical results show that in group（a）,B_{z min} and SYM-H_min have the best correlation,that in group（b）,the best correlation is between the peak values of Akasofu function (A_min) and SYM-H_min,and that in group（c）,the best correlation is between K_pmax andΔf₀F_2min. Based on the statistical results,a method for predicting f₀F₂ of a single station is attempted to be set up.The input is modified B_{z min} and the outputs are SYM-H_min andΔf₀F_2min.Then 25 CME-IPS events that caused geomagnetic storms in 1998 and 2009 are used to check the prediction method. The results show that our method can be used to predict SYM-H_min andΔf₀F_2min.     

非线性系统的结构选择及其参数的集员辨识

基于支持向量回归和RBF(Radial Basis Function)神经网络,研究了带有未知但有界噪声的非线性系统的集员辨识问题.推导了噪声界以及支持向量个数与ε-不敏感参数之间的关系,给出了利用噪声界选择ε-不敏感参数的方法.描述了通过支持向量回归选择RBF神经网络规模的方法.该方法以Gaussian核函数作为径向基函数,支持向量作为径向基函数的中心构建RBF神经网络.运用改进的OBE(Optimal Bounding Ellipsoid)算法对RBF神经网络的权值进行辨识,得到与给定输入输出数据和噪声界序列一致的一类RBF神经网络.仿真算例验证了算法的有效性.     

M/G/1排队系统性能梯度估计的非标准分析法

如何估计系统性能梯度是离散事件动态系统研究中的一个重要问题.系统性能对于概率参数的梯度无法用传统的摄动分析法来估计,我们从非标准分析的角度提出了一种基于Dirac δ函数的摄动分析算法,分析了相应估计量的强相合性和渐近无偏性.新算法在实现过程中需要用样条函数来近似δ函数,但可以同时估计M/G/1排队系统中顾客期望系统时间和忙期期望长度对概率参数的梯度.数值实验结果表明估计量的相对误差和无偏性检验值都比较小,新算法能够很好地估计M/G/1排队系统的性能梯度.     

工程系统健康描述及基于GFRF方法的健康监测

健康管理概念是伴随着工程系统应用而产生的.针对目前复杂系统综合健康管理技术领域缺乏有效的系统健康表示方法的问题,提出了健康向量、健康指数、健康函数、健康态变映射、健康状态映射等一系列描述工程系统健康的基本概念.与传统的部件状态参数描述方法相比,引入健康向量等概念可以全面地描述系统级健康,并且能够有效地刻画系统健康的动态变化本质.分析了Volterra级数系统描述方法和广义频率响应函数分析技术,利用系统健康形式化定义构建系统健康向量,讨论了一类非线性系统基于广义频率响应函数的健康监测技术.以非线性弹簧-阻尼-质量块系统为研究对象,通过仿真计算,给出了系统健康监测数据与系统健康指数的对应关系.仿真实验结果证明了系统健康形式化描述方法的有效性以及基于广义频率响应函数健康监测方法的可行性.      

基于约束优化的舰艇区域防空作战能力需求生成

作战能力需求生成是在满足多约束条件下完成的,寻求约束集是能力需求生成的重点;以舰空导弹区域防空为背景,通过对作战需求约束、能力需求约束、技术发展约束以及其他因素约束进行综合分析,提取制约能力指标生成的约束集,建立舰艇防空作战效能目标函数,采用基于罚函数法的快速粒子群算法进行能力指标的约束优化求解;以最大预警距离为变量,对其他作战能力指标优化前后的曲线图进行仿真验证,定量生成舰艇区域防空作战所需的能力指标值,验证了模型算法的可行性,为舰艇区域防空作战能力需求生成提供了定量化依据。      

稀疏多小波时变系统辨识及脑电信号时频分析

通过时变参数建模算法对非平稳时变系统的辨识问题进行了研究,并将其应用于脑电（EEG）信号时频特征提取分析。首先,将时变系统参数用具有良好局部逼近能力的多小波基函数进行展开,时变系统建模问题简化为时不变回归模型估计。其次,进一步结合正则化正交最小二乘（ROLS）算法,既降低模型复杂度,又避免模型过拟合问题,从而实现了时变参数的快速准确估计。仿真实例结果表明,与传统递归最小二乘（RLS）算法、经典正交最小二乘（OLS）算法结果相比,所提稀疏多小波建模算法能够更加准确跟踪时变参数的变化。最后,该算法用于运动想象任务下采集的真实EEG信号的时频特征分析,能够有效地得到α节律下高时频分辨率的事件相关去同步（ERD）及事件相关同步（ERS）分析结果,验证了本文算法的应用性。