基于BP网络信息融合技术的电路板故障诊断

对基于BP神经网络的信息融合故障诊断技术进行了研究,将信息融合技术应用到某型反舰导弹俯仰综合放大器电路板的故障诊断中,并利用改进的BP神经网络进行数据融合,得到了较为理想的结果.研究表明,该方法能够较好地解决电路板元件故障诊断的不确定性问题.     

基于粗糙集理论的证券分析系统数据融合

将粗糙集理论应用于证券分析系统,探讨了相容状况下基于粗糙集理论的数据处理方法,并给出了系统结构和融合方法。该方法以局部决策作为条件属性,融合中心采用粗集理论方法对局部决策进行处理,包括知识表达、化简,最后给出决策规则。从结果来看,采用该方法不需要先验概率,也不需要隶属函数,同时还可以去除冗余的局部决策,使系统的配置最优化、提高了系统的运行速度。     

基于证据理论的模糊信息融合及其在目标识别中的应用

信息融合系统中的不确定性信息常常表现为模糊性和随机性信息。提出了一种在证据理论框架下实现模糊信息融合的方法。该方法首先基于随机集理论刻画模糊信息的隶属函数,获得了模糊观测下具有概然特性的似然函数,该似然函数表示在收集的模糊信息下确定为某一目标的可能性,在数值上表示了传感器信息对某一命题支持的程度,利用似然函数确定传感器输出的基本概率指派,最后利用Dempster-Shafer组合规则实现多传感器信息融合。     

无人机载多传感器图像融合评述

为了能为作战指挥系统提供清晰的局部战场信息,提高对局部战场低可观测目标的检测概率、定位精度及识别概率,迫切需要对无人机载SAR、可见光传感器、红外探测器等图像信息及其他非图像信息融合处理。提出了无人机载多传感器图像融合技术需要研究的内容,如: 图像融合新方法研究;无人机载SAR图像的非平稳性处理;基于图像融合目标检测和处理技术; 无人机载图像和非图像信息的融合问题;无人机载多传感器图像融合的实现及评估;多无人机载合成孔径雷达的协同成像;用图像融合的方法实现对运动目标检测等。分析了所提出研究内容的可行性,剖析了其中的关键技术,拟定了可能的技术路线。     

Ti-6Al-4V电子束焊接焊缝区域精细组织特征

采用OM,XRD,EPMA,TEM分析了电子束焊接Ti-6Al-4V焊缝区域的精细组织结构特征。结果表明接头区域组织形态由基体等轴晶向焊缝柱状形态演化,焊缝区域呈现单一α′网篮状组织,TEM板束形态呈多向分布,焊缝区域的位错分布密度与基体母材相比呈现出减小的趋势,且熔合线附近存在V,Fe等β稳定元素浓度起伏现象。     

航空发动机故障融合诊断研究

结合气路诊断与振动分析方法,建立发动机故障融合诊断模型,探讨气路与振动故障融合诊断方法的可行性。构建故障融合诊断3级体系(故障特征级、故障模式级以及故障决策级融合),实现基于性能参数和振动参数的综合评估方法,获得基于小偏差法的气路故障判据,形成基于动力学分析的振动故障判据,提出故障特征融合的方法,通过算法实现故障融合识别,并在模拟试验器上进行涡轮叶片掉块故障试验验证,获得相应的故障诊断决策。结果表明:设计的发动机故障融合诊断方法合理,算法正确。     

一种基于TCBR与RBR融合推理的试飞支持信息系统

深入研究了基于文本案例的推理(TCBR)、基于规则的推理(RBR)及两者融合的人工智能技术,并首创性地运用于先进战机的试飞支持信息系统,由此构建了先进战机智能化试飞支持信息系统的整体框架。建立了其案例库、规则库和知识库的结构。采用Tomcat7、IK Analyzer、GWT、MySQL等运用软件进行开发。实现了理解问答、智能搜索和案例推理等功能,对于试飞工程师还增加了数据库维护及试飞文档编写助手等功能。运行结果表明:系统整体构架设计合理实用;特别是TCBR和RBR的融合运用使系统体现了接近人类思维特点的智能化特征。     

液体推进系统充填过程的有限元状态变量模型

研究了常温推进剂液体火箭发动机充填过程的建模问题。对推进剂充填管道系统进行有限元分割，应用基本守恒定律于充满推进剂的单元和充满气体的单元，两相单元则采用等效流容方程，建立了常温推进剂管道系统充填过程的有限元状态变量模型。模型面向液体推进系统动态过程控制与通用仿真。利用该模型，对一管道充填过程进行了仿真计算，给出了有关计算结果。     

面向遥感应用的图像融合的原理和方法

信息融合技术可以综合利用多源信息 ,从而获得对同一事物或目标的更客观、更本质认识。由于遥感是目前为止能够提供全球范围的动态观测数据的唯一手段 ,遥感图像信息融合对于航空、航天、军事侦察、灾害预报等很多军事及民用的领域至关重要。本文给出了面向遥感应用的图像信息融合的原理和过程 ,然后综合分析了不同方法的特点。进而在指出其存在的问题的同时 ,还对未来的发展趋势进行了展望。相信本文的工作 ,将为促进相关领域的研究和发展有一定借鉴作用。     

证据推理冲突问题研究

证据推理是一种重要的人工智能方法,广泛应用于数据融合、数据挖掘和智能决策。但 Dempster组合规则对于高冲突情况的处理不是十分合理的。首先研究了几种组合规则的改进方法和造成其缺陷的机理,给出一类组合规则的改进方法,基于有无先验给出两类算法。仿真结果表明新的证据推理组合规则在处理冲突方面的性能得到了明显的改进。