基于模式矩阵的液体火箭发动机试车台故障关联规则挖掘

为发现试车台状态变量与其工作状况的关联关系,本文对液体火箭发动机试车台历史测试数据进行关联规则挖掘,对试车台状态参数进行选择和编码,使用自适应阈值算法对测试数据进行离散化,引入模式矩阵用于计算事务数据库中的频繁项集,提出了基于模式矩阵的关联规则挖掘方法,并将该方法应用于对多组历史测试数据进行频繁项集挖掘,对挖掘结果的分析表明:与传统方法相比,本文方法效率高,计算量小,挖掘结果能正确反映试车台状态变量与其工作状况间的关联规则,为试车台的测试数据挖掘提供了一种有效方法.     

基于遗传算法的故障诊断规则提取方法的研究

针对粗糙集应用于故障诊断过程中存在的决策表属性连续值离散化和属性约简之间分离的问题,根据粗糙集的约简思想,本文研究了一种新的基于遗传算法的规则自动提取方法,可以在知识获取过程中同时实现属性连续值离散和属性约简。将该方法用于卫星电源系统故障诊断,可以从故障决策表中直接提取规则,得到超过90%的故障诊断准确率,进一步验证了这种方法的可行性和有效性。     

关联规则的一种新的挖掘方法

关联规则是数据挖掘的一种常用方法。论文以Apriori算法中频繁项集的概念为基础,在加入了元向量、子规则、父规则等概念后,提出一种新的关联规则挖掘方法(Improve算法)。该方法克服了传统关联规则挖掘方法的不足,在产生频繁项集的同时进行规则挖掘,从而提高了挖掘效率。     

一种区间属性值离散化的新方法

粗糙集理论作为一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具,已成为国际学术界的一个前沿的研究领域.传统的粗糙集理论只能对数据库中的离散属性进行处理,因此,连续属性值的离散化问题不容忽视.已有的离散化方法主要是针对固定点上的连续属性值的,实际应用中大量存在着连续区间属性值的情况.文中针对这一问题,提出了一种连续区间属性值离散化的新方法,并利用辐射源信号进行了仿真试验.结果表明,该方法能有效离散区间属性,从而拓展了粗糙集理论的应用范围.     

基于粗糙集的雷达辐射源信号识别

雷达信号识别是侦察系统信号处理的目的,是整个雷达对抗信号处理中的关键性环节,为解决雷达辐射源信号模式识别困难的问题,在深入研究粗糙集理论的基础上,将其同辐射源信号识别问题相结合,给出了基于粗糙集的辐射源信号识别模型。同时介绍了连续属性离散化、知识约简和规则提取的概念,给出工基于粗糙集的识别过程。实验表明该方法减少了识别的主观因素,能有效处理辐射源识别中的模糊性和不确定性,具有广阔的应用前景。     

雷达对抗侦察数据关联规律挖掘算法研究

目前,雷达对抗侦察数据的分析和总结主要依靠情报分析员的经验和知识,随着侦察数据与日剧增以及战时极大量数据的可能出现,人工分析侦察数据变得捉襟见肘。数据挖掘的渐渐兴起和挖掘算法的不断改进,使得这个问题的解决有了可能。根据雷达对抗侦察数据的特点和作战运用要求,运用数据挖掘方法,分析了雷达对抗侦察数据关联规律挖掘算法,并给出了基于权重的挖掘算法、强关联规律挖掘算法以及备用信号挖掘算法。     

RLV应急再入轨迹规划问题的动态伪谱法求解

针对可重复使用运载器(RLV)的应急轨迹规划问题,提出了动态伪谱法,实现了目标变更与能力下降情况下的轨迹重构。该方法将应急轨道规划问题转换为动态全局规划问题,基于Legendre-Gauss-Lobatto伪谱法进行了连续最优问题的离散化处理,推导了连续Bolza问题与离散化谱方法的一致性,并基于拉格朗日算子进行了性能指标优化。考虑到非连续最优解的收敛困难,给出了高效的初始配点和动态规划算法。最终的仿真结果表明所提出方法可有效实现再入轨迹重构,适应气动力系统20%的拉偏,且终端约束精度小于10m。     

火箭垂直回收多阶段最优轨迹规划方法

针对火箭高空再入定点回收,基于凸优化方法提出一种考虑气动力和推力控制的多阶段轨迹优化方法。在气动减速段,通过控制总攻角,实现气动升力和阻力的调制。由于气动力连续变化,使用Legendre-Gauss-Radau伪谱离散方法进行离散化,利用较少的离散点实现较高的数值精度。在动力减速段,推力矢量为控制变量。由于推力调节可能出现不连续,采用等距离散方法进行离散。在此基础上,将发动机开、关机时间也作为优化变量,并考虑各种约束,构建了多阶段离散最优控制模型。使用无损凸化方法对升力约束和推力约束进行松弛,并通过逐次凸化消除由气动力、自由时间变量以及质量引入的非凸约束,最终将问题描述为序列迭代求解的二阶锥规划问题(SOCP)。通过仿真校验,经过少量的逐次凸化迭代,可快速收敛到最优解,且落点调节范围更大,燃料更省。     

赋型天线反射面的成型质量检测与评价方法

针对赋型天线反射面的测量和精度评价提出了一种有效的数据处理方法,其基本原理是利用双三次插值拟合算法,将理论离散数据和测量离散数据拟合成两个用函数展开式表示的曲面,通过两个曲面上对应点的轴向误差来评价赋型反射面的型面精度,并通过推导离散点的轴向误差和均方根误差公式,建立了赋型天线反射面最佳拟合匹配的判据。     

基于混沌优化自适应遗传算法的数据关联求解

通过判断目标量测值和运动状态之间的最优对应关系,将数据关联问题描述为一类约束组合优化问题,采用混沌优化自适应遗传算法来求解数据关联问题,仿真结果表明,这种算法具有很高的关联成功率;此外,分别采用自适应遗传算法、混沌优化算法以及混沌优化自适应遗传算法求解数据关联问题,结果表明,混沌优化自适应遗传算法求解数据关联问题的最优率明显高于其他2种方法,且其收敛速度也明显快于单独使用自适应遗传算法或混沌优化算法。     

基于云模型的关联规则的提取算法

关联规则的提取是数据库应用领域研究的一个重要课题。如何发现普通数据库中各属性之间的关联, 也称为数量相关问题,具有更为普遍的意义。     

利用关联规则检测液体火箭发动机启动关机过程的故障

提出了一种基于关联规则的故障检测方法,根据发生故障时相应参数之间的关联关系是否有效来判断是否故障。对液体火箭发动机的启动过程试车数据进行挖掘的应用实例表明,该方法能够有效地挖掘参数之间的关联关系,有效地检测出液体火箭发动机启动过程中的故障。     

辐射源识别处理中的合批技术研究

雷达信号合批是辐射源识别处理中的重要环节,它可以有效地消除虚假和重复雷达信号。结合雷达信号出现的规律和雷达参数分布规律,讨论了雷达信号合批技术,给出了一种合批方法。该方法可以快速高效地对各类辐射源进行合批处理,实际应用结果证明了其有效性。     

数字式PID控制算法研究

研究和总结了弹箭体数字式PID控制算法及相应的系统分析综合方法。首先研究了数字积分和微分信息的实现算法和特性,然后在此基础上,总结出数字式PID控制器的两类实现算法及相应的系统频域分析综合方法,并通过对比提出了一种较简单实用的算法。为使用数字式PID控制者提供了理论基础、实用的算法和正确的系统分析综合方法。     

外弹道容错拟合微分技术及应用

针对现有数据微分处理方法的缺陷,采用容错思想改进了传统的数据处理算法,提出容错拟合微分技术。新算法有效地消除了各类孤立型野值和斑点型野值的不利影响,降低了算法对随机误差的敏感性,提高计算弹道的可靠性和精度。通过仿真和工程实践计算,验证了该算法的有效性和适用性。     

情报侦察数据融合技术的几个问题

就情报侦察系统中多传感器 (有源 -无源 )数据融合技术的坐标变换、目标状态估计特征、数据关联和跟踪维持、目标身份识别等问题进行了讨论 ,并就各种相关准则和算法给予研究 ,特别提出了模糊聚类关联算法。     

Testing the potential for computational chemistry to quantify biophysical properties of the non-proteinaceous amino acids

Although most proteins of most living organisms are constructed from the same set of 20 amino acids, all indications are that this standard alphabet represents a mere subset of what was available to life during early evolution. However, we currently lack an appropriate quantitative framework with which to test the qualitative hypotheses that have been offered to date as explanations for nature's "choices." Specifically, although many indices have been developed to describe the 20 standard amino acids, few or no comparable data extend to prebiotically plausible alternatives because of the costly and time-consuming bench experiments that would be required. Computational chemistry (specifically quantitative structure property relationship methods) offers a potentially fast, cost-effective remedy for this knowledge gap by predicting such molecular properties in silico. Thus, we investigated the use of various freely accessible programs to predict three key amino acid properties (hydrophobicity, charge, and size). We assessed the accuracy of these predictions by comparisons with experimentally determined counterparts for appropriate test data sets. In light of these results, and factors of software accessibility and transparency, we suggest a method for further computational assessments of prebiotically plausible amino acids. The results serve as a starting point for future quantitative analysis of amino acid alphabet evolution.     

模糊神经网络应用于数据融合中实现目标的身份识别

结合“情报侦察与数据融合专家系统”的需求 ,对基于产生式规则的模糊知识表示和推理、神经网络的结构和机理进行了研究 ,提出了将模糊规则与神经网络相结合 ,实现一种新的推理方法。在此基础上 ,实现了一种将模糊规则转化为神经网络的算法以及神经网络的学习算法 ,并具体讨论了这种新的推理方法在“情报侦察与数据融合专家系统”中实现飞机的身份识别的应用。实验证明这种网络结构巧妙地将模糊集理论和神经网络结合起来 ,充分利用了两者各自的优势 ,最终达到了对目标身份识别的效果     

一种新型火星定点着陆轨迹快速优化方法

针对火星定点着陆任务大气进入段的轨迹规划问题,给出了一种基于hp Radau伪谱法的快速优化算法。综合考虑大气进入段的动力学约束、边值约束、以及着陆器的机动能力约束和安全性约束,结合hp Radau伪谱法的配点特性,将轨迹优化问题转换成一个大规模多约束参数优化问题,给出了大气进入段轨迹优化问题的求解框架;为了提高算法的计算效率,给出了参数优化过程中雅克比矩阵的解析表达式;并通过数学仿真对本文算法进行了数值验证,结果表明：