基于1-DISVM的聚类模型及直升机齿轮箱故障诊断应用

针对当前故障诊断中存在的训练样本少、知识难获取的问题,结合SVM小样本学习的特点,提出一种基于SVM的自学习聚类模型。通过改进无监督1-SVM算法上的不足,形成一种改进决策1-SVM(1-DISVM)算法,由此构建了多模式训练与分类算法,并设计出基于1-DISVM的自学习聚类模型。最后对其进行仿真验证,并应用于直升机齿轮箱的故障诊断,结果表明该方法能从少量样本中自学习输入模式的内在规律,自适应地对未知故障模式进行准确地分类识别。     

基于灰色聚类的磨粒自动识别

 将灰色系统理论中的聚类分析技术用于磨损颗粒的自动识别, 编制了相应的计算机模拟程序。在对磨粒图象的形态特征参数进行敏感性分析的基础上, 确定了各参数的灰类白化权函数, 并结合磨粒识别的试验研究, 给出了磨粒各特征参数的聚类权值。应用此方法对一组标准磨粒进行了模拟识别, 识别正确率在90% 以上, 并且识别速度很快, 大大优于传统的磨粒识别方法。     

基于免疫聚类分析的特征提取及其在发动机故障诊断中的应用

以提高航空发动机故障诊断的快速性和准确性为目的，基于人工免疫理论中的克隆选择算法，结合聚类分析方法，提出了基于免疫聚类分析的故障特征提取方法。该方法通过删除对分类无关的特征以及压缩类间相关特征，得到最有利于分类的子特征集，提高了分类器的分类性能。并且该算法具有本质上的并行性、计算效率高和聚类能力强等优点。多类支持向量机的分类实验表明，经过基于免疫聚类分析提取的特征对发动机的故障具有更好的识别能力，为发动机的状态监测与故障诊断提供了依据。     

基于改进模糊c-均值数据预处理方法的研究

在数据预处理过程中模糊c-均值对初值的设定非常敏感,如果初值设置不好容易陷入局部最优解。提出了用减法聚类对模糊c-均值进行初值设定的方法,并把其应用到了模糊规则的生成过程中,通过实验可知应用此种方法不但可以得到全局最优解,加快收敛速度而且不必事先给定聚类个数,所以这是一种行之有效的数据预处理方法。     

基于活动预测和能耗均衡的WSN路由算法

无线传感网络（WSN,Wireless Sensor Network）中节点触发与数据传输往往会呈现出某种活动模式,基于活动模式特性提出了基于活动的节点分簇算法（AACP,Activity-Aware Clustering Protocol）,将网络中的传感器 节点分成多个活动簇,并通过对节点的历史触发数据进行分析,结合分簇结果对当前发生的活动进行预测.基于活动预测结果,综合能耗均衡、节点剩余能量、传输能耗等影响因素,提出了基于活动预测和能耗均衡的WSN路由算法（AEBRP,Activity-aware and Energy Balanced Routing Protocol）.仿真实验中与低功耗自适应集簇分层型协议（LEACH,Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）、基于跟踪的动态节点分簇算法（HCMTT,Hybrid Clustering for Multitarget Tracking in wireless sensor networks）和传感器信息系统中的高能效采集算法（PEGASIS,Power Efficient Gathering in Sensor Information System）进行比较,验证了AEBRP算法在维持网络能耗均衡、延长网络生命周期方面具有明显优势.      

航空发动机中气液两相流的可视化检测

针对电阻抗断层成像(EIT)技术中FCM聚类算法的灵敏度系数信息缺失以及测量电压的利用率低两方面问题,提出一种新的成像算法。在该算法中引入灵敏度系数矩阵信息修正各个剖分单元的电压。同时提出了将测量电压数据按照其权系数进行处理的方法,该方法可应用于所有EIT经典反演算法之中。理论和数值仿真结果均表明,与已有的FCM聚类算法相比,优化后算法对两相流型的定位准确度更高,得到的重建图像的空间分辨率与之前相比相对误差降低了5%~15%,相关系数提高了5%~20%。     

模糊灰色聚类评估方法在导航滤波中的应用

目前针对深空探测导航中滤波算法的综合评估的方法种类繁多,但是仍然有较多评估方法由于其单一性,存在或多或少的问题。提出了一套反映滤波算法优劣程度的评估指标体系,并为其建立相应的数学模型。深空探测器采样点数据通过该数学模型计算后,由模糊灰色聚类方法进行综合评估。该方法是以灰色系统理论为基础,结合模糊综合评估方法所建立的评估模型。该模型可以摒弃二者单一使用时的缺点,提升评估结果的准确性。评估结果表明,此评估模型能够对滤波算法进行比较准确、合理、全面的评估。     

基于加权有向图的飞机装配顺序规划

合理的飞机装配顺序规划是确保飞机装配质量、缩短装配周期的有效途径。为此,提出了基于加权有向图的飞机部件装配顺序规划方法。以飞机零件间的装配几何关系、装配稳定性和装配工艺性为评价因子,对装配过程中零件间的装配依赖性进行量化,形成可表达装配依赖关系的加权有向图。在此基础上,通过模糊聚类和撕裂排序算法对装配零件进行装配顺序规划。最后通过某飞机机身中段装配顺序规划问题进行验证,规划结果表明该方法具有一定的可行性和有效性。     

知识聚类技术

随着知识管理的不断深入,知识库所包容的知识内容越来越多,如何建立知识的分类体系,构建合理的知识关联显得尤为重要.知识聚类是一种无指导的自动分类方法,在知识的组织和管理中发挥着重要作用,不仅可以有效地节约知识库优化的人力资源,而且还可以更有效的反映知识间的本质联系.为此主要探讨了知识聚类的基本过程,包括知识特征的选取、相似度的计算和聚类算法,最后介绍了作者的一些相关工作.     

基于灰色关联模糊聚类算法优化飞机排故方法

采用灰色关联与模糊聚类原理，建立一种灰色关联的模糊聚类算法，应用该算法可直接对飞机维修经验中的多种排故方法．依排除故障的可能性进行排序，并根据排序结果时排故方法进行相似聚类，从而将排故经验与多因素决策算法进行有效综合．较好地解决了民航飞机故障诊断专家系统中多种故障原因的优化选择问题，并可直接给出排故方法的选择指导，提高专家系统的指导水平和飞机排故效率。文中对算法原理进行了详细介绍，并给出算法实例。