GA—HCM混合聚类算法及其在液体火箭发动机故障检测中的应用

针对HCM聚类算法对初始值和学习参数具有较强依赖性的缺点，提出了GA－HCM混合聚类算法。应用改进的基因算法为HCM算法选取初始种子解，使滑动数据窗上的聚类算法以功能层次分明的“导师一学生”制智能结构出现，从而实现了“精”与“初”相结合的解空间搜索算法，使HCM聚类算法能较快收敛到问题的最优解。同时针对液体火箭发动机系统动力学的特殊性，利用我们提出的一种适用于离线或在线系统故障检测与诊断的算法框架，基于实际试车数据对GA－HCM混合聚类算法进行了准实时的数字仿真。仿真结果表明该算法基本上克服了HCM算法的缺点，能有效地用于液体火箭发动机的事后故障分析或在线故障诊断。该故障诊断框架能区分干扰噪声、永久性故障或间歇性故障所引起的异常数据现象，并能形成当前系统的故障特征模式。对缓变故障的早期检测能力使该算法框架极富应用前景。     

基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断

基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达968%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。     

改进层次聚类法在复合材料敲击检测中的应用

伴随复合材料的迅速发展,其在航空航天方面的应用也日益普遍,但因复合材料的各向异性,在制造过程中会导致某些缺陷的产生。敲击检测作为一种实时原位的无损检测,在复合材料的检测中效果明显。由于敲击检测尚未找到合理的数据处理方法,所以其应用范围受到限制。从解决敲击检测数据处理方法的角度出发,提出将改进层次聚类法应用于敲击检测中,并在应用实例环节对该方法进行了应用,通过实验结果对比,表明改进层次聚类方法可以解决敲击检测数据处理的问题。     

蚁群优化算法在加工工艺知识发现中的应用

针对加工工艺数据复杂、庞大、多变的特点,为解决加工工艺知识的匹配与推理的关键性技术,将模拟生态系统的模糊聚类算法应用于加工工艺知识库。提出了基于蚁群算法的工艺知识发现的概率查询方法,并建立加工工艺知识库的数学模型。通过输入关键词运行蚁群算法,描绘出索引地图,提取分析所需要的加工工艺序列。最后以铣加工工艺为例进行实例验证,结果表明,基于蚁群算法的工艺知识发现高效全面地优化了工艺序列。     

基于划分检测模型的终端区异常轨迹检测方法

针对异常轨迹对轨迹聚类效果的影响以及给进离场程序管制适用性的量化分析提供分析数据的考虑,在结合数据挖掘中异常检测理论的基础上,利用划分检测框架及将距离和密度结合起来,设计了一种有效检测算法,运用到终端区飞行轨迹的异常检测当中,检测出飞行轨迹中的异常轨迹,从而改善轨迹的聚类效果。实例仿真结果表明：方法可以准确地检测出异常轨迹。     

基于蚁群改进 BP算法的组合预测模型在军械器材需求预测中的应用

针对在军械器材采购计划制定环节中的器材需求测算问题,提出基于蚁群改进BP算法的组合预测模型。先结合历史数据,利用多元线性回归预测法和自回归滑动平均模型（ARMA）进行初步预测,将初步预测的结果作为蚁群改进BP网络的输入,从而得到最终的预测结果。实验结果表明,基于蚁群改进BP算法的组合预测模型能够对积累的历史数据进行充分的应用,并且有较高的预测准确性。     

基于慢特征密度聚类的气路异常检测方法

在结合核技巧、慢特征分析算法与密度聚类方法的基础上,提出了基于混合核慢特征分析和密度聚类的慢特征密度聚类算法,实现了基于民航发动机气路参数原始值的异常检测。核技巧的引入克服了慢特征分析法处理复杂数据时可能存在的维度爆炸问题,充分利用不同核函数的特点和慢特征分析的优势从气路参数原始值中提取出随时间变化最缓慢的特征作为密度聚类算法的输入,最终筛选出异常值。经实验对比发现,该方法针对某些异常拥有最好的聚类效果和最低的虚警率,尤其是检测可调放气活门系统异常时虚警数量不到样本总数量的0.5%,是一种有效的方法。      

面向城市飞行安全的无人机离散型多路径规划方法

为了提高无人机（UAV）在城市环境中运行的安全性,且能生成多条备选路径,提出一种离散型城市环境下基于无人机飞行安全的多路径规划方法。根据定义的城市环境模型、无人机的飞行规则和安全性原则,建立无人机飞行安全性分析模型和离散型多路径规划问题的数学模型。为提高算法的收敛速度和解的优质性,以及使算法能够同时输出多条路径,针对蚁群（ACO）算法的运行机制,设计聚类算子,提出改进聚类蚁群（CIACO）算法。实验结果表明,所提方法能够快速的收敛输出多条风险值较低的飞行路径。     

演化策略用于高维故障样本集最优统计聚类分析

针对液体火箭发动机推进系统超高维故障样本数据的聚类问题 ,提出基于演化策略的最优统计聚类算法。为预防算法过早收敛 ,演化策略采用了父本适应值的动态调整值与共享函数 ,并针对超高维数据聚类提出了控制参数的适应性调整技术 ;为使算法能最终跳出局部最优死区 ,提出算法的局部调整策略。该算法用于液体火箭发动机典型故障仿真数据集分析 ,并取得了最优聚类结果。此外 ,还基于IRIS数据集比较了该算法与FKCN模糊自主聚类算法。仿真分析表明了算法在高维数据聚类分析中的优点。     

基于改进蚁群算法的无人机侦察航路规划研究

蚁群算法是一种新的源于大自然生物界的仿生随机优化方法,在一系列组合优化问题求解中取得了成效。本文将蚁群算法引入无人机侦察航路的规划,对基本蚁群算法提出了改进,提供了一种新的有效的航路优化算法,并对无人机的侦察航路进行了仿真计算。仿真结果表明改进的蚁群算法克服了基本蚁群算法的收敛速度慢、易于过早陷入局部最优的缺点,仿真结果验证了该算法的有效性。     

A salient edges detection algorithm of multi-sensor images and its rapid calculation based on PFCM kernel clustering

Multi-sensor image matching based on salient edges has broad prospect in applications, but it is difficult to extract salient edges of real multi-sensor images with noises fast and accurately by using common algorithms. According to the analysis of the features of salient edges, a novel salient edges detection algorithm and its rapid calculation are proposed based on possibility fuzzy C-means （PFCM） kernel clustering using two-dimensional vectors composed of the values of gray and texture. PFCM clustering can overcome the shortcomings that fuzzy C-means （FCM） cluster- ing is sensitive to noises and possibility C-means （PCM） clustering tends to find identical clusters. On this basis, a method is proposed to improve real-time performance by compressing data sets based on the idea of data reduction in the field of mathematical analysis. In addition, the idea that kernel-space is linearly separable is used to enhance robustness further. Experimental results show that this method extracts salient edges for real multi-sensor images with noises more accurately than the algorithm based on force fields and the FCM algorithm; and the proposed method is on average about 56 times faster than the PFCM algorithm in real time and has better robustness.     

液体火箭发动机启动过程实时在线故障检测算法

利用神经网络技术实现了液体火箭发动机启动过程的非线性辩识；提出并实现了一种基于辩识误差检验的故障检测策略。经大量实际发动机热试车数据验证表明，所提出的检测算法十分有效。由于算法所利用的监测参数均系实际发动机地面试车中所测量的参数，且检测算法在线工作时计算量十分小，因而所提出并实现的检测算法可以直接应用于工程实际。     

基于条件随机场的实时入侵检测系统框架实现

入侵检测系统（IDS）如今是网络的重要组成部分,现在各种无线网络及专用网络都已配备检测系统。随着网络技术的迅猛发展,入侵检测的技术已经从简单的签名匹配发展成能充分利用上下文信息的基于异常和混合的检测方式。为了从网络环境大量记录信息中正确有效地识别出入侵,提出一种基于层叠条件随机场模型的入侵检测框架,该框架针对4类不同攻...     

基于粗糙集的群体智能文本挖掘聚类算法

介绍了在粗糙集理论和群体智能理论的基础上提出的一种优化的用于文本挖掘的蚁群聚类算法。实验证明,该算法有效地降低了文本特征向量的维数,提高了运行效率和准确性。     

改进的 YOLOv4在飞机蒙皮损伤检测中的应用

针对飞机蒙皮检测中存在的小目标检测欠佳、漏检等问题,提出了 1种基于增强特征融合和 ATSS的 YO. LOv4飞机蒙皮图像目标检测算法。首先,增加用于目标预测的大尺度浅层特征层,以提高模型对小目标的检测效果;其次,增加特征融合网络层数,通过浅层与深层特征层的深度融合,丰富多尺度特征图中的特征信息;然后,通过 K-means++聚类算法对数据集的真实框聚类,获得更具代表性的先验框尺寸,以提高预测框对目标的定位准确度;最后,引入 ATSS对 YOLOv4的样本选择策略进行优化,通过自适应获取最优的 IoU阈值,实现正负样本自动划分,提升模型的检测性能。实验表明,在增加少量计算成本的情况下,算法的检测性能得到有效提升,mAP提升 7.7%,检 测的准确率达到 80%以上。     

基于多层激励函数量子神经网络的入侵检测研究

为解决传统入侵检测模型所存在的检测效率低,对未知的入侵行为检测困难等问题,对神经网路隐层激励函数进行了研究,利用多层激励函数的量子神经网络模型进行入侵检测,该量子神经网络借鉴量子理论中量子态叠加的思想,使得隐层神经元能表示更多地状态或量级,从而很好的对入侵类型进行分类,增加隐层神经元的处理速度和检测性能法。实验表明,叠加的每个sigmoid函数较传统的sigmoid函数不仅对已知的入侵具有较好的识别能力,而且能较好的识别未知入侵行为,从而实现入侵检测的智能化。     

基于子空间投影的未知背景航拍高光谱图像恒虚警目标检测

针对航拍高光谱图像中未知背景地物特征条件下小目标的检测问题,给出一种检测算法。利用目标的低概率特性,通过模糊聚类获取高光谱图像中背景的光谱特性;然后将高光谱数据向背景光谱信号的正交子空间及目标信号子空间投影以抑制背景和噪声信号;最后在特征层利用广义似然比检验构造出具有恒虚警特性的检测器,完成融合检测过程。理论分析和实验结果表明了算法的有效性。     

入侵检测综述

简要介绍了入侵检测的研究背景和意义。描述了侵检测的概念和CIDF模型。给出了入侵检测系统的分类和多种入侵检测技术。     

基于目标纹理的机器视觉转角检测方法

目标姿态角度检测系统是确保智能制造设备自动化、智能化的核心部件之一,在智能制造设备中得到了广泛的应用。提出了一种基于目标纹理的机器视觉转角检测算法,该算法通过椭圆聚类提取图像中的感兴趣区域,采用Hough梯度变换寻找感兴趣区域中包含特定纹理特征的区域,结合先验信息对特征区域进行标记、匹配,进而计算出待测物体的滚转角度,算法的运行耗时小于0.5s。采用该算法实现了浮子组件在浮液中的径向滚转角检测,并模拟实际检测环境测试了该算法的精度。测试结果表明,绝对精度小于0.3°,重复性精度小于0.08°,满足实际生产现场对检测精度的要求,解决了人工检测精度低、耗费人力的问题,提升了浮子转角检测的精度和智能程度。