基于Bootstrap方法的捷联惯组历次测试数据验前分布研究

针对捷联惯性测量组合（捷联惯组）历次测试数据小样本的特点，在总体分布参数形式未知的情况下，根据已有的先验信息，提出了通过Bootstrap重采样技术，获得捷联惯组历次测试数据总体参数的验前分布。结合当前样本信息，给出捷联惯组历次测试数据的验后分布。将统计推断建立在验后分布基础之上，可以减小小样本情况下的统计分析误差。     

威布尔型产品的可靠性评估方法研究

在简要介绍极大拟然和小概率原理的基础上，针对威布尔型产品特征寿命的求取方法在各种文献中没有介绍、经典的双威布尔型串并联系统的可靠性评估方法既繁琐又不精确等情况，详细论述了如何运用威布尔型单机产品的可靠性试验样本求取其特征寿命，如何运用等效折合的方法求取威布尔型串并联系统的可靠性置信下限，最后对某威布尔型发动机系统的可靠性进行了评估,取得了较理想的结果。     

小样本评估方法

综述了目前国内外小样本方法的研究状况，介绍了小样本试验分析与评估的几种主要方法．展望了小样本技术的发展前景。     

论组织的量化质量管理(九)——质量统计及一些误区

质量统计是质量分析研究中常用的统计方法。质量参数很多是随机变量,但其分布只有如误差及期权收益等,在理想情况,有严密的理论基础。一般都是以实际样本来拟合分布,在使用统计工具时,有若干误区。     

小样本下正态分布可靠度评估方法

工程计算中，经常用样本特征量代替母体参数来估计产品的可靠度．本文用模拟的方法说明了当样本量较小时，这样评估的结果并不可信。并通过分析相关统计量的分布．给出了小样本情形下，高精度的可靠度评估方法。     

基于Boosting的模糊分类规则集成学习及应用

由于难于获得先验知识,样本可分性差,辐射源识别很难达到很高的识别率。结合AdaBoost算法和遗传算法,提出了一种模糊分类规则的迭代学习方法。在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则。减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类和拒识的样本。在规则学习的适应度函数中考虑训练实例的分布,使模糊分类规则在产生阶段就考虑相互之间的协作,改善了模糊分类规则的整体识别能力。辐射源识别实验结果表明,该方法具有良好的分类识别性能。     

小卫星粘贴聚酰亚胺薄膜的工艺研究

文章介绍小卫星蜂窝结构板粘贴聚酰亚胺薄膜的研制过程、贴膜的思路、贴膜过程中遇到的问题及解决方法。小卫星在经受各种地面环境试验后，主要技术指标均达到设计使用要求。     

小卫星粘贴聚酰亚胺薄膜的工艺研究

介绍小卫星蜂窝结构板粘贴聚酰亚胺薄膜的研制过程、贴膜的思路、贴膜过程中遇到的问题及解决的方法。小卫星由于体积小，没有更多空间来携带太阳能帆板，所以在小卫星蜂窝结构板铝面板外表面，先粘贴一层绝缘层，即聚酰亚胺薄膜，然后在聚酰亚胺薄膜上粘贴太阳能电池组，提供充足的电能，以便保证小卫星在天空中正常工作。针对小卫星蜂窝结构板粘贴聚酰亚胺薄膜工艺方案进行详细论述，给出了粘贴聚酰亚胺薄膜工艺流程图，对胶粘剂进行选择及今后小卫星蜂窝结构板粘贴聚酰亚胺薄膜在某些方面的改进建议。小卫星在经受各种地面环模试验后，主要技术指标均达到设计使用要求。     

基于高阶谱约简的变结构模糊神经网络

针对先验知识不完备和不确定的情况下海量数据造成的冗余和互斥，模糊神经网络结构变得复杂化并不能很快逼近和分类输出对象的情况，提出了一种基于高阶谱完成规则约简的变结构模糊神经网络的模型。相同结论属性的模糊规则的条件属性值可以被认为是由若干个谐波成分组成的平稳信号，并且此信号可以采用高阶谱分析来估计其谐波成分，规则的最小约简集与谐波对应。在完成了谐波估计后，神经网络结构和连接权值发生改变，神经网络的性能也得到优化。最后给出了此模型在航迹融合中应用的一个例子，得到了较好的结果。     

基于模糊神经网络的小卫星任务自主调度设计

为了提高小卫星星务软件的自主化、智能化水平，提出一种基于模糊神经网络的小卫星任务自主调度的设计方法。该方法根据小卫星有效载荷和任务的需求，将小卫星的星务软件分解为若干个任务模块。同时，考虑到一些任务执行的紧前关系要求，将若干有紧前关系的任务模块划分为一个任务流程。以任务流程为单位，利用模糊神经网络构建任务流程自主调度决策系统。仿真实验结果表明，该决策系统能够根据小卫星的监测数据，以任务流程的自主调度为基础，最终实现对任务模块的动态自主调度。     

开放世界下的雷达辐射源融合识别算法研究

针对开放世界下雷达辐射源目标库不完备的现状,对开放世界下雷达辐射源识别的信息融合模型进行了研究。建立了不同类型雷达特征参数的模糊隶属度函数,采用待测样本与模型样本匹配的方法生成广义概率指派函数,并采用修正的广义证据理论算法融合多参数信息获取识别结果。实验数据表明:该模型能在雷达辐射源目标库不完备的情况下,识别已知目标和判别未知目标,判别结果相对基于经典D-S证据理论和原始广义证据理论的融合识别方法更加可靠、有效,在雷达识别的场景中具有潜在应用价值。     

基于FPGA的角跟踪接收机误差信号平滑算法的实现

在星间链路自跟踪系统中，角跟踪接收机中误差信号的抖动大小决定系统天线跟踪精度和稳定度。为降低误差信号的抖动，结合工程实际应用情况，在FPGA上实现一种16点加权平均滑动窗算法。该算法首先对误差信号进行频谱分析，找出误差信号的频率分布范围。然后根据误差信号采样率和误差信号的频率分布范围，确定加权滑动窗点数和加权系数。最后在FPGA上对该算法进行实现，实现过程中采用桶形移位器方式，将15次加法和1次除法运算降低为1次加法，1次减法和1次截位操作，FPGA资源使用量显著降低。实际测试结果表明，该算法能有效对角跟踪接收机误差信号进行平滑，从而解决角跟踪接收机在低信噪比、高信息速率情况下误差信号抖动不满足指标要求的问题。误差信号抖动由0.25V左右降低为0.06V左右，这一方式显著改善了系统性能。     

浅析欧洲中小智慧城市建设

智慧城市是未来城市发展的新理念和新实践。本文综述了欧洲中小智慧城市的现状，重点介绍了欧洲智慧城市建设的几个成功样本，以先进理念启示未来城市建设。     

战术型号复合固体推进剂装药生产阶段的质量管理

型号批生产的目的、质量要求、管理模式与研制有很大差异，批生产质量管理的特点和难点也不同于研制。批生产和研制之间虽然有很大的继承性，但不是一个简单的放大。而是一个量变到质变的过程。结合多年战术型号固体推进剂装药在批生产实践中遇到的许多研制过程中没有遇到或忽视的问题，从质量管理模式、质量管理观念、性能控制技术等方面进行不断总结、创新，探索出适应于批生产的质量管理方法。     

航天轴承摩擦力矩的最大熵概率分布与bootstraP推断

滚动轴承摩擦力矩具有不确定的波动和趋势变化,属于概率分布与趋势规律都未知的乏信息系统。这是一个重要问题,它阻碍了对轴承摩擦力矩的小样本分析与总体把握。为了解决这个问题,根据最大熵原理,从小样本入手建立航天轴承摩擦力矩的概率密度函数。以此为基础,在讨论了摩擦力矩的时域特征与概率分布特征后,用bootstrap对摩擦力矩总体的分布参数进行统计推断。试验研究表明,推断结果和试验结果之间的误差很小,满足工程要求。因此,用小样本可以描述航天轴承摩擦力矩总体的统计特征。     

基于两类指数不完全数据的最优等间距设计

对来自指数分布总体的类不完全样本：分组样本与一次性样本，当观察时间为等长时，本文研究了最优时间区间长度问题。这种研究是基于渐近方差达到最小的原则。     

卫星动不平衡方法研究

文章结合在工程中遇到的动不平衡实际问题,根据平衡机的基本工作原理,提出了双平面分别配重、合成计算的解决思路,并在理论上对自旋稳定卫星的双平面配重的动不平衡配重的计算方法进行了分析和研究,验证了配平计算方法的正确性和可行性。最后,根据配重计算方法提出了配重调整的工艺步骤。     

直接侧向力控制导弹的自适应模糊变结构末制导律设计

针对采用直接侧向力控制的敏捷性导弹，提出了一种适州于拦截大机动目标的自适应模糊变结构末制导律。由于采用了直接侧向力控制方式，提高导弹末段机动过载和快速响应能力的同时，也使得系统具有高度耦合非线性和参数不确定性。采用所设计的制导律在制导系统中不确定性函数为未知的情况下，利用自适应模糊系统的万能逼近能力以任意精度进行逼近，由此克服了模型小确定性和外界干扰对制导系统的影响。并通过引入目标最大机动加速度自适应算法，使得这种制导律中的变结构项具有变增益能力，能够适应目标各类机动的情况。仿真结果表明，该制导律对大机动目标具有较强的鲁棒性，并对各类机动目标均有较高的制导精度。     

基于递归模糊神经网络的鲁棒BP算法研究

讨论了一种基于递归模糊神经网络的鲁棒BP算法的实现。该算法采用极大似然法修正传统BP算法的指标函数 ,利用M估计器和自举算法在线估计样本的误差分布 ,适合于动态非线性系统的辨识 ,逼近精度高 ,收敛速度快 ,在小噪声扰动时处于稳定 ,对过失误差有很强的鲁棒性。仿真结果证明了该算法的有效性     

小子样样本均值点估计的一种非参数方法

描述了极值分布分位点估计方法的原理和模拟退火算法．并对分位点函数展开式的系数进行了优化仿真计算，最后得到样本总体均值的点估计。针对小子样情况，如果对具体的分布不很明确了解，本文提供的均值点估计非参数方法可作为一种备选方法。