基于CenterNet的航空遥感图像目标检测

为实现高精度的航空图像目标检测,将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中,同时使用Resnet50主干网络,并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后的算法在RSOD与DIOR数据集上进行测试,结果显示在保证网络轻量化的前提下检测精度有明显的提高,证明了算法在航空目标检测方面的可行性与准确性。     

基于正则化多核判别分析的航空发动机滚动轴承早期故障融合诊断方法

针对基于机匣测点信号的航空发动机滚动轴承早期故障诊断问题,提出了一种基于正则化多核判别分析的融合诊断方法.该方法首先提取多种类型的滚动轴承故障特征;然后采用相同的一组核参数为不同类型的特征分别构造一组核矩阵,并将所有核矩阵组合在一起;最后通过求解一个半无限线性规划得到该组核矩阵关于正则化核判别分析的目标函数的最优线性组合系数,进一步采用该系数计算所有核矩阵的线性组合,从而实现多种类型特征信息的融合.实验结果表明:该方法诊断正确率与采用单一类型特征诊断的最高正确率相比提高了9.25%,同时可以避免核矩阵需要人工选择的问题,从而进一步提高了故障诊断的自动化水平.      

基于迁移学习的SAR目标超分辨重建

针对合成孔径雷达(SAR)目标超分辨重建问题,提出了一种基于迁移学习的超分辨方法。在光学图像梯度域中联合训练超完备字典与稀疏编码映射,利用半耦合字典联系SAR图像与光学图像,寻找SAR图像在半耦合字典下的稀疏编码,并在高分辨率字典下完成重建。结合SAR图像的先验信息,使用正则化方法对SAR目标进行特征增强。所提方法在TerraSAR-X数据和MSTAR数据上进行了仿真实验,重建结果表明,相比目前的插值方法和稀疏表示方法,所提方法空间分辨率可提高0.5~1.5个像素。正则化增强结果表明,引入稀疏先验的正则化增强能够进一步提高空间分辨率并抑制杂波比,最后分析了正则化参数的选取对图像质量的影响。     

神经网络在直升机对地攻击中的应用研究

应用神经网络方法研究了直升机对地射击的一些技术问题。文中首先介绍了直升机对地攻击的火控系统原理;其次,对复杂又不稳定的直升机飞行运动模型设计了模糊神经网络控制器;然后,设计了综合火/飞控制系统,并对所设计的整个攻击系统进行了仿真,通过仿真证明满足系统设计要求。在神经网络设计中,采用了变尺度优化算法,提高了算法的速度和精度,直升机对地攻击的实时应用提供了重要的参数价值。     

前向神经网络快速学习算法在发动机模型辨识中的应用

介绍一种采用前向神经网络辨识发动机非线性模型的快速学习方法,与现有同类方法相比,该方法采用矩阵的QR分解求解线性方程组,解决了维数过高的矩阵直接求逆带来的解失真问题,并把这种方法应用于航空发动机的非线性模型辨识。算例仿真验证了算法的可行性。      

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。     

论网络在线测试及训练系统建设

在高等职业教育中,英语教学越来越表现其重要性.目前,计算机和网络的普及以及应用为英语教学改革与发展提供了新的方法和手段,为推行以学生为中心的自主式、个性化的教学方法提供了更加广阔的平台.通过分析在英语教学中存在的问题,提出了建立测试及训练系统的理论依据,介绍了该系统的特点,以期通过此平台更好地培育学生学习的自主性及延续性.     

基于增量式排列支持向量机的机场航班延误预警

目前航班延误已经成为世界范围内一个日益严峻的问题,对于大型机场进行航班延误预警工作显得日趋紧迫。在空运需求与机场容量冲突导致航班延误的观点下,提出了用排列支持向量机来进行航班延误预警。针对机场航班数据不断更新的特点,给出了增量式排列支持向量机算法来进行航班延误预警。不仅通过人工数据上的实验说明了该增量式算法更能满足在线预警的要求,而且在收集到的中国某国际机场两周的航班数据上也取得了80%及以上的预测准确率。     

磁悬浮柔性转子系统变学习速率单神经元自适应PID控制

为同时保证磁悬浮轴承柔性转子系统所需的低频和高频特性,在一般单神经元PID(proportion integration differentiation)控制的基础上,将转速信号引入磁悬浮轴承数字控制器,在不同转速段选择不同的学习速率以调节控制参数得到合适的磁悬浮轴承的刚度和阻尼.试验结果表明,变学习速率单神经元自适应...     

模糊神经网络的侧滑角校正

叙述了一种利用模糊神经网络模型来校正侧滑角的方法。侧滑角的校正基于以下七个输入变量：动静压之比、动压、迎角、滚转速率、偏航速率、飞机重心处侧向过载、基准侧滑角。在模糊神经网络模型的结构辨识中，采用了前向搜寻算法。样本数据的一部分用于训练模糊神经网络，另一部分用于测试和评价所得模型的性能；参数辨识中，采用了反向传播学习算法（即BP算法）。某型飞机的六自由度仿真软件仿真验证表明，用这种方法校正后的侧滑角具有较高的精确度。