基于加权朴素贝叶斯分类器和极端随机树的蛋白质接触图预测

提出一个新的基于集成学习的预测器(TargetPCM),对蛋白质接触图(特别是中长程)进行高精度的预测。首先,TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类器(Weighted Nave Bayes classifier,WNBC)融合3个接触图预测器的输出,其中WNBC中的权重参数通过粒子群算法优化得到;其次,将WNBC融合后的输出和基于序列的特征进行组合,得到更具鉴别能力的特征;在此基础上,应用极端随机树训练得到最终的蛋白质接触图预测模型。为了验证TargetPCM的有效性,在包含98个非冗余蛋白质的数据集上进行了测试。结果表明:对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的集成预测器(NeBcon)分别提高了8.2%,16.1%和5.3%。在CASP11上进一步的验证表明,对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的基于协同进化的集成预测器(MetaPSICOV)分别提高了7.4%,9.1%和7.5%。实验结果验证了本文所提蛋白质接触图预测方法的有效性。     

Sliding Mode Fault Tolerant Attitude Control Scheme for Spacecraft with Actuator Faults

An active fault tolerant control scheme is investigated for the attitude control systems of spacecraft with external disturbance and actuator faults by using the sliding mode technique. Firstly,the dynamic equations and kinematic equations of spacecraft are given. For the dynamic mode of spacecraft in faulty case,a fault diagnosis component is used for fault detection and estimation by using a nonlinear observer. According to the fault estimation information obtained during the fault diagnosis,the fault tolerant control scheme is developed by adopting the backstepping sliding mode control technique. Meanwhile,the Lyapunov theory is used to analyze the stability of the closed-loop attitude systems. Finally,simulation results for the attitude dynamics models show the feasibility of the proposed fault tolerant scheme.     

挖掘周期性一般关联规则

在事务数据库中的周期性一般关联规则可以揭示类的不同层次之间的关系和呈现周期性变化。这些信息对于识别在关联中的趋势和预测非常有用。由于数据噪声对发现周期性一般关联规则的巨大影响 ,文中用噪声比来抑制数据噪声对发现周期性一般关联规则的影响。同时根据对周期性与一般高频集之间关系的分析 ,利用周期裁剪技术来节省挖掘时间 ,给出了 (Cyclic general-ized itemsets,CGI)算法。实验证明 ,该算法可高效地发现周期性一般关联规则。     

基于分支梁模型的飞行器动力学建模与分析

研究了分支结构动力学建模对全弹模态的影响,分别建立了单梁和分支梁有限元模型,通过数值计算与试验结果对比分析发现,考虑分支结构对全弹刚度的影响时,能有效的提高模态预示精度。以分支梁模型为标准,建立了共用结点、MPC多点约束和Spring三种分支梁连接模型,基于Spring连接模型,分析了不同连接刚度对飞行器结构模态的影响。     

基于PSO-SVR的飞行员工作负荷预测

飞行员工作负荷是影响飞机运行安全的重要因素。开展飞行员工作负荷预测是适航审定过程中,验证驾驶舱设计是否符合适航规章的重要手段。本文针对某型民用飞机设计了模拟飞行试验,用于采集飞行员生理指标数据和国家航空航天局任务负荷指数（National Aeronautics and Space Administration task lood index, NASA-TLX）量表评价数据。以飞行员生理指标数据为输入,NASA-TLX量表主观评价数据为输出,建立了基于粒子群算法优化的支持向量回归机（Particle swarm optimization-support vector regression, PSO-SVR）模型的飞行员工作负荷预测模型。对本文建立的PSO-SVR模型与默认参数的支持向量回归机（Support vector regression, SVR）模型的预测精度进行了对比,针对4个不同场景,预测精度分别提高了7.5%、9.5%、7%和5.8%,结果表明基于PSO-SVR的预测模型得到的飞行员工作负荷预测值精度更高。     

一类向量值的加权模不等式

在本论文中 ,我们得到了关于权函数υ(x)≥ 0的Hardy—Littlewood极大算子 ,存在某些ω(x) <∞　a .ex∈Rn,从LpB(Rn,ωdx)到Lp(Rn,υdx)是有界的充分性结果     

单晶高温合金中的碳化物演化及其作用的研究

研究了一种含微量(0.015%)碳的镍基单晶高温合金在热处理和持久过程中的碳化物演化机制以及各种碳化物对合金持久性能的影响.研究结果表明:含有少量碳的合金在枝晶间区域形成少量的MC碳化物;部分MC碳化物在合金热处理和持久试验过程中发生了由MC向M6C的碳化物转变;在较高温度的持久实验过程中,有立方形的二次M6C碳化物析出,在较低温度下,有二次M23C6碳化物共格析出,两者都起到阻碍位错运动的作用.与基体合金相比,含微量碳的单晶高温合金的持久性能较高.     

超燃冲压发动机二维热环境数值模拟

对超燃冲压发动机热环境进行了研究和计算.以二维N-S方程和一维瑞利加热规律为基础, 建立了超燃冲压发动机内流场的热环境计算模型;用MacCormark预测-校正格式编写了数值计算程序;对飞行马赫数Ma=6和Ma=8两种工况的超燃冲压发动机内部热环境进行了数值模拟, 得到了发动机内部流场的温度分布和壁面热流分布;对计算结果进行了分析.结果表明, 采用二维无反应流体计算和一维加热规律相结合的方法, 在超燃冲压发动机热环境研究中是可行且有效的.      

超声速压气机转子叶片吸力面抽气抑制附面层分离的机理

针对压气机叶片在高负荷及非设计工况下经常出现的附面层分离状况, 采用数值方法研究了叶片吸力面不同位置、不同吸气量时附面层抽吸对压气机转子气动性能的影响.数值结果表明:抽吸位置对抽吸效果有重要的影响, 通过在分离区下游一定位置处抽吸, 能够很好的抑制附面层分离, 改善气流在大分离点处的剧烈变化, 减少流动损失, 使得级效率和压比均有显著的提高;而在分离区上游或者分离区下游的较远处开缝抽吸, 则效果不理想.吸气量对抽吸效果也有一定影响, 存在一个最佳吸气量, 吸气量过大或者过小都会对结果产生不利影响.      

采用FPGA实现基于LMS算法的自适应均衡器的设计研究

近年来,自适应均衡技术在无线通信系统中的应用日益广泛,利用自适应均衡技术在多径环境中可以有效地提高数字接收机的性能。本文阐述了在用MATLAB软件仿真的基础上使用FPGA芯片设计自适应均衡器的一种方法;简要介绍了此设计中采用的各个主要功能模块,后者应用到相应的硬件平台上,取得了一定的设计效果。