基于支持向量机的组合分类方法及应用

为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。     

用于雷达的X波段五位数字式移相器设计

描述了用于雷达的X波段GaAsHMIC（混合微波集成电路）五位数字式移相器的设计过程。该设计采用了一种新型的电路结构，取得了较好的微波特性，同时大大减小了其尺寸。     

移相全桥变换器寄生振荡的抑制方法研究

移相全桥变换器是中大功率直流/直流变换场合的一种理想拓扑,但在其输出整流桥上会产生寄生振荡,二极管上存在很高的尖峰电压。这将带来电路损耗并影响整流桥的使用寿命,因此应该想办法抑制。文中分析了寄生振荡产生的原因,介绍了几种可行的抑制方法,并进行了比较研究和实验验证。     

金属有机高分子材料国内外研究现状

金属有机高分子材料是一种应用广泛且易于加工的材料,其独特的性能使之成为先进有机高分子材料的补充。本文系统总结了这类材料在发光、光伏、导电、信息存储、液晶材料、功能陶瓷材料、纳米光刻与纳米科学以及刺激响应材料等领域的研究进展,最后对该类材料未来可能发展的方向和应用做了分析和展望。     

基于CFD技术的鼻腔输药的流动特性研究

鼻腔输药作为一种新颖的输药方式,具有方便可靠的特点,不仅可以适用于局部而且适用于全身用药,已经受到广泛的重视。但由于人类的呼吸道复杂的立体结构使得鼻腔输药成为生物医药研究的一个长期的挑战。利用CFD(计算流体动力学,Computational Fluid Dynamics)技术对鼻腔输药的流动特性进行研究,对一个基于真实的人类鼻腔解剖的3D模型的输药的流动过程进行了分析,着重研究了不同的药物颗粒的流动和沉淀特性。利用CFD的商用软件FLUENT在层流情况下对不同的密度、直径和流动速率的药物颗粒在鼻腔中流动进行了数值模拟,并对计算结果进行了比较分析。CFD研究的结果为鼻腔输药这种新颖的药物输送方式的优化设计提供了依据。     

基于神经网络的电机智能保护器研究

介绍了一种电机智能保护装置系统，分析了对电动机进行各类保护的原理，并且针对过载保护．提出一种基于人工神经网络的电动机长期过载运行温升预测的算法，将这种算法应用于实际的保护中．有效地弥补了不能用数学模型精确描述电机运行中发热和散热过程的缺陷。实验证明，在样本足够多的情况下，这种方法是切实可行的。     

细长尖头旋成体大迎角非对称涡系结构

本文采用数值计算方法,对细长尖拱旋成体大迎角背风侧非对称涡系结构以及与沿轴向交变的侧向力分布的关系进行了研究.求解的是N-S方程,采用Jameson中心格式,湍流采用修正的B-L模型.通过数值模拟揭示了在头部开始产生非对称涡,形成二次涡的机理以及在背风侧形成集中涡的过程.从而说明了采用集中涡来模拟这类流场的正确性,表明了二次涡对多个脱体集中涡形成的贡献.     

海冰热力模式抛物型分布参数系统区域辨识模型及性质

根据北极海冰的热力学性质,建立了北极海冰热力模式时变区域抛物型分布参数系统及关于雪层与冰层的厚度辨识模型(即最优控制模型),论述了该系统解的存在唯一性及最优控制的必要性条件。     

有序递推滤波修正系统误差方法

本文将推广卡尔曼滤波的原理拓展到对测量元素逐个进行滤波的处理。从理论上证明它可以提高状态向量滤波结果的估值精度，而且它可以减少求逆公式的计算量。本文应用该方法导出了轨道测量数据处理的有序递推自校准系统误差的方法及公式。     

智能旋翼的频域神经控制

 频域内的神经控制方法在振动主动控制中因其允许复杂的控制算法,适合于智能旋翼的控制。在建立频域智能旋翼系统模型的基础上,提出了频域内的智能旋翼神经控制方法。采用正交设计方法选取训练样本,建立频域神经模拟器,然后按照提出的算法进行控制。仿真结果表明提出的算法有效,并且具有较好的鲁棒性。