知识-模糊神经网络在复杂劳动计量中的应用

由于大脑自身结构的超复杂性和人们对大脑信息处理机制与过程认识的局限性,复杂劳动计量长期以来未能得到有效解决。文中首先系统地研究了复杂劳动过程的三要素,其次通过引入知识工程原理、模糊神经网络技术等,根据大脑处理信息在微观结构与宏观形式上的基本特点及复杂劳动面向对象的信息特征,提出基于知识－模糊神经网络的复杂劳动计量思路,以计量复杂劳动量,并给出计量方法与步骤及案例分析,案例分析结果表明,该文所提出的     

基于空谱融合特征主动学习的高光谱图像分类

针对高光谱图像分类过程中存在的样本量少和分类精度低的问题,提出一种基于空谱融合特征主动学习的高光谱图像分类方法。主要包括构造三通道图像,全卷积网络提取空间特征,空谱特征结合,主动学习方法选择训练样本几个部分。通过结合像素的光谱特性和相邻像素间的空间关联,提取出可以反映像素空谱联合特性的综合特征,提高了像素特征的表达能力。为克服高光谱图像标注数据少、缺乏训练样本的问题,应用主动学习算法,充分选择更具有代表性的样本进行训练,达到少样本情况下较高的分类正确率。通过在标准数据集上进行实验,结果表明:该方法可以达到在总样本数1%作训练样本的情况下,分类正确率达到99.79%,优于传统的高光谱分类算法。     

基于深度学习的语义分割算法综述

图像的语义分割是对图像中的每个像素标注其所属的类别。在航天领域,语义分割技术可用于定位航天器及其零部件,为航天器故障排除、部件维修、太空垃圾清理等在轨服务创造条件。近几年,全部或部分使用深度学习时,语义分割的效果获得了很大的提升。本文对基于深度学习的语义分割算法进行综述。首先介绍常用的数据集和通用的深度神经网络,随后对两类具有重大实用意义的分割算法:编码器-解码器算法和整合上下文信息算法进行总结。最后对语义分割的发展进行了展望。     

多种故障树求解方法的测试与分析

在完善故障树分析中主要参数(最小割集、最小路集、不交化最小割集和不交化最小路集)之间相互转化运算的基础上，建立了故障树的定性、定量分析的多种方法，提出了不同结构故障树选择适用方法所应遵循的原则。这些方法和选用原则的合理应用能有效的降低兀IA的“NP”困难，为FTA的简化提供了新的途径。     

大型稀疏复线性方程组双共轭梯度法

有限元复线性方程组的系数矩阵一般具有稀疏性和对称性的特点,全稀疏存贮方法就是利用这些特点,只存贮对称部分的非零元素,采用链表式管理,即节省存贮空间,又便于动态更改.在一般双共轭梯度法的基础上,本文利用广义变分原理对内积进行了重新定义,使双共轭梯度法求解复线性方程组更为有效.数值算例表明这种双共轭梯度法结合全稀疏存贮方案的求解算法在时间和存贮上都较为占优,可靠高效,能够应用于有限元线性方程组的求解.     

多宗量导热反问题求解的神经网络法

将神经网络用于求解多宗量导热反问题,建立了相应的数学模型,并给出了具体的网络设计方法。数值模拟结果表明,此法是可行的、有效的,并具有较高的精度和较强的通用性,可推广用于其它反问题的求解。      

基于非线性控制分配的飞翼航向控制方法

研究了某无尾飞翼式布局飞行器采用升降副翼实现航向控制的操纵机理,分析了舵面的三轴耦合特性,提出基于非线性可达转矩集的飞行器操纵能力描述。在此基础上,对飞行控制系统进行模块化设计,利用经典控制方法设计出产生整个控制指令的基本控制律,然后利用基于微分进化算法的非线性控制分配器将整个控制指令合理地分配到各个舵面上,实现航向上的稳定与控制,仿真结果证实了该方案的有效性。     

一种评估航空电子系统作战效能的方法

航空电子系统在作战中起着至关重要的作用,航空电子系统的作战效能评估是一个复杂问题。分析了航空电子作战效能的影响因素,建立了相应的指标体系,研究了基于粗糙集理论和层次分析法（AHP）的指标权重确定方法。应用综合评价等级和对作战效能评价结果的对应关系确定航空电子系统作战效能。模型的建立考虑了先验知识的运用,实现定性与定量相结合,简便直观,对某型飞机航空电子系统作战效能评估效果良好。从而为航空电子系统作战效能评估提供了一种新的评价方法。     

柔性飞机非线性气动弹性与飞行动力学耦合静、动态特性

高空长航时(HALE)飞机结构细长、具有柔性,在常规飞行条件下可发生结构大变形、气动失速以及结构低频振动与刚体运动耦合,这些现象显著影响其静、动态特性.基于几何精确完全本征运动梁模型、ONERA动失速气动力模型和六自由度刚体运动模型,建立了考虑几何非线性、动失速和材料各向异性等因素的大展弦比柔性飞机非线性气动弹性与飞行...     

基于遗传算法和 Vague集的液压位置控制系统自适应 PID控制

在被控对象模型精度不高的情况下,设计了一种自适应PID控制方法,提高其鲁棒性,以确保系统的响应具有最优的动态性能和稳态性能。该方法在常规PID控制的基础上,引入智能技术,在线实时调整PID控制器的3个参数。该控制器主要由3部分构成:一是采用遗传算法优化模糊推理规则;二是精确的Vague集推理规则表;三是基于Vague集相似度量的自适应PID控制。仿真结果表明,该控制方法响应速度快,稳态精度高。