具有线性回归特征的多组实验结果对比分析方法的研究

研究试验参数变化情况下．具有线性回归特征的多组试验结果差异性的对比分析方法。数学上谈问题转化为对回归直线的常数口和比例系数6两组随机样本的F检验。当这两个指标均无显著差异时，认为两组(或多组)试验数据无显著差异。谈法将判断的范围外推到了整个实数域，因此要求条件过高。本文提出了重合度法，即用试验参数的共同区域内回归直线置信带的面积重合度．判断实验结果的一致性。对试验数据的分析表明，该方法具有明显的合理性．但其临界值还需进一步研究确定。     

一种基于核回归的改进型图像去噪方法

为了消除图像处理中的噪声,同时尽可能地保留图像细节,提出了一种基于核回归的图像去噪算法。该方法的基本思想是在经典方法以像素位置决定权值的基础上,引入像素灰度值。即核函数在计算权值时考虑两个因素:空间距离和灰度距离。通过计算控制核来做到自适应,最后引入一个迭代过程。实验结果表明该算法能够在滤除图像中的高频噪声的同时尽可能保留了图像的细节特征,获得了较为理想的去噪效果。     

Softmax分类器深度学习图像分类方法应用综述

基于深度学习的人工智能图像分类方法研究是当前计算机视觉领域的研究热点。面向深度学习中的Softmax图像分类方法,首先回顾了图像分类技术的发展历程,接着介绍了图像识别技术中的分类器,并解释了Softmax回归函数的分类实现原理。基于Softmax回归分类器的应用,详细阐述了多种图像分类技术,具体包括浅层神经网络、深度置信网络、深度自编码器和卷积神经网络。同时,对比介绍了各种级联模型的具体结构、训练方法、实际应用、分类效果以及优缺点。最后,从Softmax回归分类器、深度学习网络模型和高维数据分类三个方面对基于Softmax回归分类器的深度学习模型在图像分类方面的发展与应用前景进行了展望。     

基于互信息的输入变量选择算法综述

空间环境是空间态势感知的重要组成部分,在空间科学领域,受限于对日地系统物理规律的全面认知,现有的基于物理机制的空间环境预测模型目前还难以实用化,通常采用的多是基于数据的经验类模型。基于互信息的输入变量选择算法为空间环境要素预测模型的输入确定了思路。由于能充分考虑不同输入、输入与输出之间的潜在关系,基于互信息的输入变量选择算法近年来在回归及分类问题上得到了广泛的应用和发展。本文以输入变量选择算法的3个关键环节,即评价标准、搜索策略和停止准则为线索,从不同角度对基于互信息的过滤式变量选择算法进行了系统的分析与梳理,重点对不同变量评价标准依赖的假设条件进行了数学上的推导和说明。最后总结了其发展规律,可为后续研究尤其是建立空间环境预测模型提供借鉴。     

线性异方差回归分析

提出了线性异方差回归分析方法,从而可以通过散点试验测定高置信度、高可靠度的性能曲线。该方法不但适用于线性异方差情况,而且文中还将其推广到了一般异方差情况。与传统的成组试验法相比,该方法既可节省大量试件,又具有更高的精度。     

离心通风器通风阻力的影响因素

为分析航空发动机离心通风器通风阻力的影响因素,应用计算流体动力学(CFD)和雷诺应力模型(RSM)对离心通风器内流场进行数值计算.比较相同工况下通风阻力的计算与试验值,保证模型的适用性.通过计算得到不同工况和结构的足够拟合数量的离心通风器阻力值,对数据进行二元二次空间趋势面回归分析.结果表明:流量和转速的增加都带来更大的通风阻力;通风孔偏心设计与减小辐板顶圆半径可以减小通风阻力,通风孔偏心设计存在最佳偏心距约为7.5mm.     

基于岭回归法的航油消耗评价指标研究与修正

随着中国航空运输周转量不断增长,航油消耗量也在持续增长。然而,航油价格和环境成本(碳交易或碳税)的增加使航空公司不得不大力节油。为了更加精确地评估航空公司的航油消耗,基于中国航空运输业1981—2010年的统计数据,运用最小二乘法对现有的油耗评价指标———单位吨公里油耗进行研究,并在此基础上引入了起飞爬升下降油耗这个指标,同时运用岭回归法解决了回归过程中存在的多重共线性问题,最终得到标准化的岭回归方程。结果表明,飞机起飞爬升下降时耗油比巡航时要高,增加指标更符合中国航空运输业的实际情况。     

麻花钻钻削碳纤维复合材料/铝合金叠层材料的轴向力研究

工艺参数和刀具参数对碳纤维复合材料/铝合金叠层材料的钻削轴向力及制孔质量具有重要的影响.使用普通硬质合金麻花钻对该叠层材料进行钻削试验,分析主轴转速、进给量、麻花钻顶角和螺旋角对钻削轴向力的影响规律,并对试验结果进行回归分析和方差分析,得到了关于工艺参数和刀具参数的初步优化结论.     

基于随机森林的风洞马赫数预测模型

在风洞试验中,马赫数的稳定性和快速性对风洞流场品质有着重要影响。为了实现马赫数的精确控制,必须对马赫数进行快速、准确的预测。风洞试验积累了大量数据,大数据集包含了更多的有益信息,为实现马赫数的精确预测提拱了可能性,但也增加了建模的复杂度。通常高度复杂的模型会加重其在实际使用时的计算负担。针对大数据集问题,本文将随机森林方法应用于风洞马赫数建模。随机森林是一种集成模型建模方法,它从3方面降低模型的复杂度:产生多个样本子集,减少了子模型的训练样本个数;具有并行集成结构,子模型可在不同的CPU上运行,提高了运行速度;以简单学习算法回归树作为基学习机,降低了子模型的复杂度。试验证明基于随机森林的马赫数预测模型能够有效利用试验积累的大数据,满足工程上预测速度及精度的要求。     

轴向喷注端面燃烧固液火箭发动机数值仿真

针对一种轴向喷注端面燃烧固液火箭发动机开展了研究,分析了该类发动机的燃烧机理,建立了考虑气-固边界耦合及燃料热解的发动机燃烧流动仿真模型,对发动机内流场进行了数值仿真.分析认为:发动机内存在端面燃烧和侧面燃烧两种燃烧状态,燃烧状态主要受氧化剂流速的影响.当氧化剂流速跨越转变速度后,燃烧状态发生改变.发动机流场数值仿真结果同样表明:不同氧化剂流速下发动机内存在上述两种燃烧状态,仿真得到的转变速度区间与文献试验结果吻合较好.