航空发动机调度方法的设计与实现

介绍了一种实现航空发动机调度方案的方法。该方法主要采用利用Ajax技术实现服务器端和客户端的数据交互,并且利用Java Script脚本在客户端生成调度图表,在减轻了服务器端负担的同时也大大改善了调度图表的显示方式。     

超细AP团聚表征研究

根据实际应用的需要,运用筛分技术和静电分散、分级技术相结合的方法对AP进行分级,采用质量分数对AP团聚状态进行表征。从最大荷质比、分级效率和安全可靠性3个方面确定分散、分级电压,同时将静电分散力与颗粒间范德瓦尔斯力和液桥力进行比较。计算结果表明,分散、分级电压采用6 kV是合理的。最后,从热学性质与实际生产应用两个方面对分级结果进行分析,并将此方法与传统方法进行了比较。结果表明,该方法合理、可靠。     

统计学习与知识发现

知识发现是将知识从隐性转化为显性的一个过程,它是知识管理的重要组成部分.为此阐述了利用统计学习的知识发现方法,以及统计学习中主要使用的分类学习,并强调了使用数据驱动指导知识构建的合理性和优越性,最后结合实例分析了几个主要的统计学习方法及其应用.     

基于信号分类的时频分布

在将时频分析应用于模式识别的应用中 ,传统的方法是先用时频分析方法表示所获得的信号 ,然后根据时频分布提取相应的特征 ,最后将所提取到的特征输入到分类器进行分类。为了使得时频分布具有好的局部聚焦性和抑制交叉项 ,学者对一些分布进行改进 ,如采用平滑函数 ,或者是采用降低干扰核设计等等。但其目的是获得良好的时频分布 ,其最终目的不是应用于信号分类。介绍了一种基于信号分类的时频分布设计 ,其目的不是获得良好的时频分布 ,而是获得很好的分类效果。     

关于约束分类问题的研究

约束条件的分类对于简化数学规划问题的求解具有重要意义，对于凸函数ｇｉ（ｘ）（ｉ＝１，２，…，ｎ）给出了约束ｇｉ（ｘ）≤０是必要约束或多余约束的充要条件，对于一般约束，定义了约束相关矩阵，给出了约束是必要的或多余的充要条件，对相对多余约束给出了分类。     

一种复杂系统的预测方法

提出了一种适用于复杂系统的预测方法——多因素关联预测,并以战斗机机体费用预测作为算例。     

基于Boosting的模糊分类规则集成学习及应用

由于难于获得先验知识,样本可分性差,辐射源识别很难达到很高的识别率。结合AdaBoost算法和遗传算法,提出了一种模糊分类规则的迭代学习方法。在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则。减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类和拒识的样本。在规则学习的适应度函数中考虑训练实例的分布,使模糊分类规则在产生阶段就考虑相互之间的协作,改善了模糊分类规则的整体识别能力。辐射源识别实验结果表明,该方法具有良好的分类识别性能。     

RECAT间隔标准的差异性对比与计算分析

尾流是影响机场容量的重要因素之一,在保证安全前提下缩减尾流间隔能增加机场繁忙时刻航空器进离场架次,进而提高机场容量.美国和欧洲提出尾流标准重新分类(RECAT)概念,并在一些机场试运行,取得良好效果.基于国内某机场一周内航空器起降机型架次,将其重新分类,对比在现行ICAO和RECAT标准下的加权尾流间隔,证明在RECAT标准下尾流间隔将会缩减.通过改变不同航空器机型占比,分析机场容量变化,得出机场容量随航空器占比变化明显,对空管安全运行和机场及跑道运行效率提高具有实际参考价值.     

飞轮振源特征参数提取方法及其分布特性

为了从飞轮微振动输出中提取飞轮转子的振源信息，提出利用鲁棒回归辨识飞轮在升速过程中各主要阶次的振幅对转速的二次幂系数，并将其作为飞轮的振源幅值特征参数；为探究参数的分布特性，利用Weibull分布拟合多个飞轮在同一阶次的特征参数，并计算出特定概率点的分位数。振源特征参数的分位数既系统地展示了飞轮振源分布情况，亦可作为振源分级判据。将该方法成功应用于50 Nms飞轮的振源特征参数分布研究中，为该型飞轮的超静性能筛选和设计改进提供了判定准则和参考依据。     

三个素数猜想的证明

采用新的构造方法,把不规则分布的素数进行分类,即把单个素数a都同时表示成等距的区间[a,a＋h]（a为任意素数）,在[a,a＋h]中的元素为自然数,将[a,a＋h]中对应位置有相同情况,或都是素数,或都不是素数的为同一等价类,其中每个[a,a＋h]中至少有一个素数a,h取不同自然数时,分类方法不同,显然[a,a＋h]的等价类的个数在h有限时是有限的,小于2h/2。