基于集成学习的空间科学卫星工作模式识别

针对空间科学卫星遥测参数数据量大且特征维度高、需要消耗大量人力资源预先设置海量阈值、预先设置的阈值可能不再适用、现有监测手段可扩展性低等问题，提出了一种基于集成学习的空间科学卫星工作模式识别方法。该方法采用相关系数统计特性和互信息理论对遥测参数数据进行筛选降维，使用数据重采样技术解决数据集中存在的类别不平衡问题，构建集成学习模型，实现空间科学卫星工作模式的识别。借助某型号科学卫星真实遥测参数数据对该方法进行验证，在短时内便可构建完成算法模型，模型对整体类别的识别正确率高达99.67%，可正确识别多数类样本和少数类样本，为地面运控人员判断空间科学卫星工作模式提供了决策依据。     

基于对抗和迁移学习的灾害天气卫星云图分类

针对卫星云图中的灾害天气数据存在严重不平衡问题,提出一个结合生成对抗学习（GAN）和迁移学习（TL）的卷积神经网络（CNN）框架以解决上述问题进而提高基于卫星云图的灾害天气分类精度。该框架主要包含基于GAN的数据均衡化模块和基于迁移学习的CNN分类模块。上述2个模块分别从数据和算法层面解决数据的类间不平衡问题,分别得到一个相对均衡的数据集和一个可在不同类别数据上提取相对均衡特征的分类模型,最终实现对卫星云图的分类,提高其中灾害天气的卫星云图类别分类准确率。与此同时所提方法在自建的大规模卫星云图数据上进行了测试,消融性和综合实验结果证明了所提数据均衡方法和迁移学习方法是有效的,且所提框架模型对各个灾害天气类别的分类精度都有显著提升。      

基于Elman网络的共轴式直升机动力学系统辨识

根据共轴式直升机动力学与运动学基本方程的结构形式建立了一种基于改进的Elman神经网络的辨识模型,同时推导了该网络的训练算法,给出了训练步骤.随后,利用外场试飞中几个典型飞行状态的遥测数据对网络进行训练,计算权值矩阵,获得该共轴式直升机用来进行动力学系统分析的神经网络模型.以匀速前飞状态为例进行了纵向操纵响应仿真,比较仿真结果和实际遥测数据可知,该网络模型基本反映了样例机的动态特性.      

基于遥测数据动态特征的卫星异常检测方法

基于遥测参数分析异常是保证卫星正常在轨运行的基础,通常采用阈值法判断遥测参数是否超差来判断卫星工作状态,由于其无法检测在阈值范围内变化的卫星遥测数据异常,因而会导致故障漏报.本文利用遥测参数动态变化特性,提出一种基于遥测数据变化规律检测异常的方法.利用周期图谱法求解遥测参数周期,根据遥测数据各周期之间参数值的相似性,按照遥测参数周期对数据进行采样,得到平稳差分序列,对其建立自回归移动平均混合模型,通过精确的预测结果与实测遥测数据比较来发现异常.利用该方法对实际在轨运行的某卫星2012年5月太阳能帆板转动异常故障进行验证,结果表明其能够有效避免故障漏报.     

基于代价敏感剪枝卷积神经网络的弹道目标识别

为降低弹道目标整体误识别代价，提出了基于代价敏感剪枝（CSP）一维卷积神经网络（1D-CNN）的弹道目标高分辨距离像识别方法。首先，基于彩票假设提出了同时以降低模型复杂度和误识别代价为目标的统一框架；然后，在此基础上，提出了基于人工蜂群算法的网络结构无梯度优化方法，以网络结构搜索的方式自动地寻找1D-CNN的代价敏感子网络，即代价敏感剪枝；最后，为了使代价敏感子网络在微调过程中仍以最小化误识别代价为目标，提出了一种代价敏感交叉熵（CSCE）损失函数对训练进行优化，使代价敏感子网络侧重对误识别代价较高的类别正确分类来进一步降低整体误识别代价。实验结果表明:结合CSP和CSCE损失函数的1D-CNN能在保持较高的识别正确率的前提下，相比传统的1D-CNN具有更低的整体误识别代价，且降低了50%以上的计算复杂度。      

二维类间边界Fisher分析的多元时间序列降维

针对传统边界Fisher分析及相关方法用于多元时间序列降维的局限性，提出一种基于二维类间边界Fisher分析的多元时间序列降维方法。针对边界Fisher分析进行模型改进，在本征图和惩罚图的基础上引入类间惩罚图，用来描述各个类中心之间的距离，并对目标函数进行改进，提出类间边界Fisher分析模型；对所提模型进行二维化拓展，提出基于二维类间边界Fisher分析的降维模型，使其能够直接处理二维矩阵数据，有效保留结构信息；通过计算协方差矩阵将多元时间序列集转化为等长特征集，利用降维模型将等长特征集投影到低维空间，达到数据降维和特征表示的目的。实验结果表明：所提方法能够有效对多元时间序列进行降维，达到良好的分类效果。     

Android恶意APP多视角家族分类方法

针对现有Android恶意软件家族分类方法特征构建完备性不足、构建视角单质化等问题，提出了一种多视角特征规整的卷积神经网络(CNN)恶意APP家族分类方法。该方法结合MinHash算法。将软件中Android框架系统API、操作码序列、AndroidManifest.xml文件中的权限和Intent组合3个视角的原始特征在保留APP间相似度情况下进行规整，并利用多路卷积神经网络完成对各视图的特征提取和信息融合，构建一套恶意APP家族分类模型。基于公开数据集Drebin、Genome、AMD的实验结果表明:恶意APP家族分类准确率超过0.96，证明了所提方法能够充分挖掘各视角的行为特征信息，能有效利用多视角特征间的异构特性，具有较强的实用价值。      

基于马氏距离的半监督鉴别分析及人脸识别

针对人脸识别应用中人脸样本的类别信息不足以及人脸样本特征间存在相关性的问题,提出了一种基于马氏距离的半监督鉴别分析.该方法在图嵌入框架下利用马氏距离对数据集中带有类别信息的样本进行边界Fisher分析,不仅保持了类内的紧致性和类间的分离性,而且抽取出有利于分类的鉴别特征,同时将不带类别信息的样本用于描述数据集的几何结构,保留了样本间的局部邻域信息.与传统的特征抽取方法相比,该方法有较好的识别性能,在ORL,YALE及AR人脸数据库上的实验验证了该方法的有效性.      

ARIMA-SVR组合模型在卫星遥测参数预测中的应用

为辅助卫星在轨运行提供决策分析支持，结合卫星遥测参数的时间序列特性，利用一种ARIMA-SVR组合预测方法，通过对卫星遥测参数进行预测，判定实际遥测数据是否处于正常范围。该组合模型利用ARIMA模型对预处理后的数据进行线性拟合，并利用SVR模型对数据的非线性部分进行补偿。以KX09卫星星敏A的温度遥测数据为基础，分别利用组合模型对短期及中期星敏A温度进行预测，得出短期和中期均方根误差（RMSE）分别为0.768和0.968，相比单一ARIMA模型，短中期RMSE分别提高46.2%和16.4%。此外，对该卫星陀螺B的x轴角速度进行了短中期预测:短期预测中，组合模型比单一ARIMA模型的RMSE提高71.2%；中期预测中，组合模型比单一ARIMA模型的RMSE提高64.2%。实验结果表明，ARIMA-SVR组合模型为保证卫星在轨正常运行提供了有效的决策分析支持。      

距离相关系数融合GPR模型的卫星异常检测方法

卫星在轨运行期间，遥测数据表现形式通常为多维时间序列。高斯过程回归(GPR)模型可以为重要的遥测参数提供动态门限，及时发现隐藏在工程阈值内的故障征兆，但是高维卫星数据使得GPR模型具有局限性。因此，为获取与多个遥测参数相关的动态门限，在GPR模型的基础上，融合距离相关系数对预测变量进行选择，减少信息冗余和计算量，提高模型的可解释性，并估计模型的泛化误差以设置更合理的预测区间，提高模型的泛化能力，检测数据流的持续异常。对实际在轨卫星数据进行仿真实验，验证了距离相关系数融合GPR模型的卫星异常检测方法可以在卫星故障早期检测到数据异常，而且提高了模型的预测性能，降低了虚警率。      

基于半监督集成学习的多核设计空间探索

随着处理器的系统结构日趋复杂,设计空间呈指数式增长,并且软件模拟技术极为费时,成为处理器设计的重要挑战。提出了一种结合集成学习和半监督学习技术的高效设计空间探索方法。具体而言,该方法包括2个阶段:使用均匀随机采样方法从处理器设计空间中选择一小组具有代表性的设计点,通过模拟获得性能响应,从而组成训练数据集;提出基于半监督学习的AdaBoost（SSLBoost）模型预测未模拟的样本配置的响应,从而搜索最优的处理器设计配置。实验结果表明,与现有的基于人工神经网络和支持向量机（SVM）的有监督预测模型相比,SSLBoost模型能够使用更少的模拟样本构建出不差于现有方法性能的预测模型;而当模拟样本数量相同时,SSLBoost模型的预测精度更高。      

神经网络专家系统在姿控系统诊断中的应用

为了解决传统专家系统在知识获取和推理方面的问题,提出了一种神经网络和专家系统相结合的诊断系统。采用主成分分析方法简化神经网络训练样本,进而优化网络的结构。采用神经网络集成技术,克服选取网络中间层节点数目及判断阈值的困难。给出了诊断推理过程和对诊断结果进行解释的方法。把此技术应用在了卫星姿控系统的故障诊断中,结果表明提高了诊断效率和诊断的正确率。     

小样本下基于孪生神经网络的柱塞泵故障诊断

针对目前基于深度神经网络的柱塞泵故障诊断方法在小样本条件下精度低、模型欠拟合问题,提出一种小样本条件下基于孪生神经网络的柱塞泵故障诊断方法。搭建了柱塞泵故障实验台,采集柱塞泵在不同健康状态下的壳体振动信号;使用由卷积层和池化层组成孪生子网络自适应地从原始振动信号中提取低维特征,使用欧式距离判定输入样本对的特征相似度;通过相似度对比的方法扩大训练样本数量并训练孪生神经网络模型;最后,对测试样本进行健康状态识别。实验结果表明：与传统深度神经相比,所提方法在小样本情况下具有更高的准确率。同时,多通道数据融合实验表明：所提方法能够从不同通道的信号中学习到有关故障信息,多通道数据融合可以进一步提高诊断准确率。     

基于长短期记忆神经网络的太阳耀斑短期预报

提出了一个基于长短期记忆神经网络的耀斑预报模型,利用过去24 h太阳活动区的磁场变化时序构建样本,通过长短期记忆神经网络对磁场特征时序演化进行分析,预报未来48 h内是否发生≥M级别耀斑事件。使用的数据集为2010年5月到2017年5月所有活动区样本,选取了SDO/HMI SHARP的10个磁场特征参量。在建模过程中通过XGBoost方法选取权重、增益率和覆盖率均较高的6个特征参量作为输入参数。通过测试对比,模型的虚报率和准确率与传统机器学习模型相近,报准率和临界成功指数分别为0.7483和0.7402,优于传统机器学习模型。模型总体效果优于传统机器学习模型。      

基于噪声柯西分布的社交图像标签优化与标注

随着社交网络的快速发展，带有用户提供标签的社交网络图像呈现爆炸式增长。但是用户提供的标签是不准确的，存在很多不相关以及错误的标签。这势必会增加相关多媒体任务的困难。针对标签噪声无序性以及常用的高斯分布对标签噪声中大噪声过于敏感的问题，但是高斯分布对大噪声比较敏感。鉴于此，采用对各种噪声都具有鲁棒性的柯西分布拟合噪声，提出了一个基于噪声柯西分布的弱监督非负低秩深度学习（CDNL）模型，通过柯西分布建模标签噪声来获得理想标签，并利用深度神经网络模块学习视觉特征和理想标签之间的内在联系，来得到图像对应的正确标签，从而大幅提高社交网络图像的标签准确率。所提模型不仅可以修正错误标签、补充缺失标签，也可以对新图像进行标注。在2个公开的社交网络图像数据集上进行了验证，并且与一些最新的相关工作进行了对比，证实了所提模型的有效性。      

考虑环境干扰的大型贮液箱结构安全评估模型

针对大型贮液箱(LLT)结构安全评估面临的先验信息缺失、监测信息不完全可靠等问题,基于置信规则库(BRB)和有限元方法(FEM),提出了一种考虑环境干扰的大型贮液箱结构安全评估模型。基于行业标准和专家知识,借助有限元方法进行评估模型初始参数的估计;基于信息一致性方法计算指标可信度,以反映实际工程中扰动因素对监测数据的影响;提出一种新的融合方法,将指标可信度合理融合到模型推理过程中,完成评估模型的构建;选用10⁵ m³石油储罐作为研究对象,对所提模型的有效性进行验证。研究结果表明：所提模型不仅能有效处理监测数据不可靠问题,也能够将大型贮液箱复杂系统内部结构机理考虑在内,有效克服先验信息不足给评估精度带来的影响。     

Optimized design of high-efficiency lunar soil sampling tube structure based on stress–strain law

Understanding the influence of the sampling apparatus on in-situ lunar soil lamination information during the sampling process of the direct push-through lunar weathering layer is of great importance. This paper develops a discrete element model for direct push-through lunar weathering layer sampling using the CUG-1A simulated lunar soil developed by the China University of Geosciences as a simulation object and determines the stress–strain law of the inner wall of a sampling tube. A method for optimizing the inner wall structure of a sampling tube based on the stress–strain law is proposed. The structural disturbance of the marker layer and the lunar soil disturbance rate evaluation function are used to assess the degree of disturbance of the laminar information during the sampling process. The results show that the proposed method can effectively reduce the structural disturbance of the lunar soil in-situ laminar information. In addition, it can also optimize the structural information disturbance of the marker layer. The proposed method can decrease the simulated lunar soil disturbance rate from 0.31 to 0.251 and effectively reduce the penetration force load by 15–20% in the direct push-through sampling process.