基于PSO_LS-SVM的装备研制费用预测研究

在简要介绍了粒子群优化算法基本原理的基础上,建立了基于POS_LS-SVM的装备研制费用预测模型,并应用实例进行了验证。结果表明,采用PSO_LS-SVM方法进行装备研制费用预测,得到的预测结果精度更高、计算速度更快。     

磁控形状记忆合金动态建模及仿真研究

磁控形状记忆合金是一种新型功能材料,准确实用的动态模型的建立必然会为其进一步的应用奠定基础.然而由于其变形机理的复杂性,难以从其物理特性出发建模.因此以实验数据为基础,用最小二乘支持向量机回归建立动态模型,可以把磁控形状记忆合金动态建模问题转换为一个非线性小样本函数回归估计问题,并与BP神经网络在估计精度和泛化能力两方面进行了性能对比分析.仿真结果表明,最小二乘支持向量机在精度和泛化功能方面做到了最好的折衷,是用于磁控形状记忆合金回归分析建立其动态模型的一种很有效的方法.     

基于支承向量数据描述的行星齿轮故障诊断技术研究

针对直升机主减速器大传动比行星传动结构故障诊断的需求,本文提出了一种基于行星传动结构振动信号时域、频域特征的故障诊断方法,通过提取行星传动结构时域、频域特征,构建表征行星传动结构典型故障类型的特征向量矩阵,并利用支承向量数据描述的方法在高维特征空间中实现了对行星传动结构故障类型的辨识.     

基于时间应力分析的机内测试系统综合降虚警技术

 虚警率高是困扰机内测试（BIT）系统得到广泛应用的主要原因。针对该问题,从机电系统所承受时间应力的角度构建了机内测试系统综合降低虚警技术的总体模型。首先采用双支持向量机（SVM）的方法将实时应力信息与机内测试诊断结果相互关联。在此基础上,提出了基于核主元模糊聚类的虚警识别方法将机电系统多源信息进行综合分析,并通过优化决策实现多级降低机内测试系统虚警的目的。最后,针对某型直升机航空地平仪的机内测试系统进行了试验验证与分析。     

基于支持向量机回归的民机航材消耗预测研究

航材作为装备保障的关键部件,其精确化保障在降低库存管理成本、优化资金分配、提高飞行安全等方面有重要作用。为保障飞机正常起飞,增加航空公司运营收入,降低航材保障费用,针对飞机航材消耗样本小、变化大难以预测的问题,提出一种基于支持向量机回归的航材消耗预测模型。以某国产民用飞机实际消耗数据为例,对支持向量机回归模型的预测精度进行验证。结果表明：该支持向量机回归模型对小样本数据有很好的适应性,相比指数平滑法具有更高的预测精度。     

基于新型多分类支持向量算法的发动机故障诊断

层次支持向量机(H-SVM)比通常的"一对多" (1-V-R)和"一对一" (1-V-1)等多分类支持向量算法具有更快的训练速度和分类速度.提出一种基于H-SVM的航空发动机气路部件故障诊断方法,根据特征空间中各类故障样本中心之间的距离来逐层划分子类,距离较近的故障样本归为同一个子类进行训练,得到的H-SVM层次结构合理,各层的SVM分类间隔大、泛化能力强;同时,用ν-SVM代替通常的C-SVM作为两类分类器,分类器参数意义明确、变化范围小,更容易确定.仿真实验表明,基于H-SVM的故障分类器具有良好的分类准确性和泛化性能,能够对发动机气路部件的单一故障和复合故障进行快速诊断.     

基于案例推理和等价空间的定性/定量混合故障诊断方法

针对难以获得航天器控制系统的精确模型,采用基于知识的定性故障诊断方法也难以奏效的问题,采取定性/定量混合故障诊断的思路,将基于案例推理和等价空间故障诊断方法有机结合,建立定性/定量混合故障诊断模型,推出一种定性/定量混合故障诊断方法。以航天器姿态控制系统为对象进行故障诊断。验证结果表明,推出的定性/定量混合故障诊断方法能够发挥二者的优势,比任何单独一种方法的诊断效果都好。     

集值广义强向量拟均衡问题系统解的存在性

研究集值广义强向量拟均衡问题系统,利用KFG不动点定理得到了具有控制结构的集值广义强向量拟均衡问题系统解的存在性.当集值广义强向量拟均衡问题系统解退化为集值广义强向量拟均衡问题解时,即为特例.     

具有控制结构的集值强向量均衡问题解集的本质连通区

讨论了具有控制结构的集值强向量均衡问题解集的本质连通区.在集值强向量均衡问题所构成的空间M中,本文利用具有控制结构的集值强向量均衡问题解映射为usco映射的引理,研究其解集在一定条件下的本质连通区,得到了一个具有控制结构的集值强向量均衡问题解集的本质连通区的存在性定理.     

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。