基于量测一致性的分布式多传感器多目标跟踪算法

针对无线传感器网络跟踪多目标过程中传感器能搭载的计算负荷有限,不宜采用复杂算法实现数据处理的问题,提出了一种基于量测一致性的分布式多传感器多目标跟踪算法。算法采用计算相对简易的最近邻域法处理多目标跟踪中的数据互联问题,针对最近邻域法容易受杂波干扰的情况,通过量测的平均一致性迭代来改进算法的性能。仿真结果证明,算法具备有效抑制因误判产生的错误量测对跟踪过程干扰的性能,实现了良好的传感器网络跟踪精度和估计信息一致性。     

基于三支决策和数据增广的入侵检测算法

针对传统的入侵检测方法在未知攻击上表现不佳、且没有考虑信息不足的情况对于决策的影响的问题,本文提出了一种基于三支决策和数据增广的入侵检测算法CGAN-3WD。算法利用条件生成对抗网络来满足三支决策理论对数据信息的需求。首先基于三支决策理论对网络行为做出决策,将网络行为划分至正域、负域以及边界域中;之后基于条件生成对抗神经网络来完成数据增广,生成新的样本数据,从而为分类器提供更多的信息以支撑分类器将边界域转化为正域或者负域。NSL-KDD数据集被用于本文的实验中,实验证明,本文提出的算法CGAN-3WD在对入侵行为的检测上要优于对比的方法,能够有效地检测出入侵行为。     

一种多分辨率图像目标检测算法

为解决航天遥感图像分辨率和目标尺度变化大的挑战,提出了一种基于多分辨率图像的目标检测算法。改进了自适应特征金字塔和轻量级的分类预测模块,通过使用注意力机制,从不同层次的特征图中提取语义信息。引入了一种预测目标尺度的方法,以分析图像中目标的分布和尺度信息。将算法在DOTA（Dataset for Object deTection in Aerial Images）数据集上进行了实验验证,在U-Net（一种基于卷积神经网络的语义分割算法）和ResNet-34（一种深度残差网络）两种不同的主干网络设置下,召回率和检测速度均超过了RPN（Region Proposal Network,区域提议网络）算法。提出的多分辨率图像目标检测算法能有效地提高检测精度,降低计算复杂度。     

非结构化数据的多粒度集成分类方法

深度学习模型已经在文本和图像等分类任务上取得了不错的效果,然而深度学习模型很难为分类结果提供可解释性。本文提出一种非结构化数据的多粒度集成分类方法,与其他学习方法相比,多粒度集成分类方法能够保留数据的上下文信息。在多粒度集成分类方法中,数据被划分成不同的粒度,用于训练不同的基学习器,这些学习结果为集成模型最后的分类提供了可解释性。基学习器根据它们在验证集上的精度被赋予不同的权重,从而构造出一个较好的集成学习器。在实验中,本文验证了所提出模型在3种非结构化数据类型（文本、医学图像和时间序列）上的有效性。实验结果表明, 本文的模型比现有的基准方法简单,具有较好的分类精度,并且能够为数据的分类提供可解释性。     

基于神经网络的旋转肋化强弯曲U型通道内压力分布特性预测

依据部分实验数据．利用神经网络对旋转肋化强弯曲U型通道的压力分布特性进行了预测。计算结果表明，当积累了一定的实验测量数据后，经过训练的人工神经网络能够对更高转动数下的通道内压力分布特性进行预测。但是由于U型通道内压力分布的强烈非线性特性，当实验数据较少时，这种预测能力将显著下降，甚至完全丧失。因此，积累相应的实验数据对于基于神经网络的U型通道内压力分布特性的预测是必要的。     

基于贝叶斯网络的航空公司飞行安全系统评价

开展航空公司的飞行安全系统评价是提高飞行安全运行水平的重要措施。在对国内外相关研究成果进行分析和比较的基础上,结合飞行安全评价中的不确定性特点,利用飞行安全评价指标体系,建立了基于贝叶斯网络的飞行安全系统评价模型。该模型能够有效地处理专家意见一致或不一致的情形,并对系统进行预测及诊断分析。通过对某航空公司飞行安全运行状况的实例评价,结果表明此方法是合理有效的。     

粒子群优化的粗糙集-神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于粒子群优化算法的邻域粗糙集-神经网络的发动机智能故障诊断方法,首先利用基于邻域粗糙集模型的属性约简方法对样本数据进行属性约简,然后采用粒子群优化算法替代传统BP算法来训练神经网络的权值和阈值,再用训练好的神经网络对航空发动机气路故障进行诊断.仿真结果表明:该方法降低了神经网络结构的复杂性,减少了网络训练时间,提高了诊断精度.     

基于神经网络的火箭发动机动态过程建模

简要介绍了神经网络的基本理论, 分析了神经网络与非线性建模问题。基于对液体火箭发动机动态过程的研究, 提出了用神经网络建模的一般思路和基本方法, 从而为发动机参数研究找到了新的建模途径。建模结果表明, 将神经网络应用于液体火箭发动机动态过程的研究是十分成功的。      

加快神经网络训练速度的方法在旋转机械故障诊断中的应用

根据一双跨转子实验台,模拟了转子与静子在轮盘处及轴颈处碰磨、轴系不对中及转子不平衡故障,通过一个信号自动处理装置记录下转子正常振动信号及发生各种故障时的信号,然后利用研制的人工神经网络系统对故障示例进行学习。通过在实际中诊断故障,证明这种是可行的。本文还针对人工神经网络(BP算法)存在的训练速度慢的问题,提出了一个加快网络训练速度的新方法(ARBP算法),较大提高了网络的训练速度。      

控制系统的神经网络鲁棒设计方法

拓展了基于一个给定的模型考虑系统的摄动问题的这种传统的鲁棒控制设计方法,给定多个模型,设计多个鲁棒控制器,将有更大的容许摄动范围,针对多个不同控制器用传统方法很难同时实现的状况,用具有定性和定量多模态控制能力的神经网络同时实现了多个传统控制器的功能,方法简单,实现容易。将该方法用于飞机增稳系统的控制设计,仿真结果证明控制效果良好。