润滑油金属磨粒的分类参数研究

 针对润滑系统中普遍存在的 8类金属磨粒,通过引入数字图像描述方法和处理技术,分别对磨粒的尺寸、形态、表面纹理以及颜色等参数进行了详细的研究,获取了各类磨粒识别的最佳参数,并提出了磨粒的分层识别策略,最后运用模糊 C-均值聚类方法实现了 8类磨粒的有效聚类。算例表明了本文方法的有效性。     

基于自然聚类的信号分选新方法

多站无源定位系统中,如何对各站收到的交错脉冲列实现正确的脉冲分选和配对是决定定位效果的关键技术之一。针对直方图分选方法存在的直方格分裂,某一维时差相同的2个辐射源难于分选等问题,提出一种基于自然聚类的脉冲分选新方法。仿真结果表明,该算法能较好克服直方图方法的以上缺点,并且较好地解决了脉冲漏分选问题。     

一种负升力超高声速临近空间突击飞行概念

提出一种飞行高度70 km以上的超高速临近空间飞行概念,旨在通过火箭发动机克服大气阻力作用,通过负升力达到"增加"地球引力常数的等效效果,实现高于地球环绕速度的突击飞行,具有速度快、航程远的特点.分析了等高度巡航过程的受力情况,对气动参数选取、能量需求等问题进行了分析,给出了这类飞行器可能运行的空间区域.分析表明,该飞行方式可以实现在40 min内全球到达.     

A Novel Stable Clustering Design Method for Hierarchical Satellite Network

This article proposes a novel stable clustering design method for hierarchical satellite network in order to increase its stability, reduce the overhead of storage and exert effective control of the delay performances based on a 5-dimensional vector model. According to the function of stability measurement and owing to the limitation of minimal average routing table length, the hierarchical satellite network is grouped into separate stable connected clusters to improve destruction resistance and reconstruction ability in the future integrated network. In each cluster, redundant communication links with little contribution to network stability and slight influences on delay variation are deleted to satisfy the requirements for stability and connectivity by means of optimal link resources, and, also, the idea of logical weight is introduced to select the optimal satellites used to communicate with neighboring cluster satellites. Finally, the feasibility and effectiveness of the proposed method are verified by comparing it with the simulated performances of other two typical hierarchical satellite networks, double layer satellite constellation(DLSC) and satellite over satellite(SoS).     

我国人口受教育程度分类模型

模糊聚类分析是研究将事物进行分类的科学,其目的是利用一定的数学方法将研究的样品或变量归并为若干类,使得每一类中的所有个体之间具有密切的关系,而不同类之间个体关系相对比较疏远。本文用模糊聚类方法将我国人口受教育程度分成了四类的模式,按该模式可以对其他省市进行了预测分类。     

一种基于内容的图像数据库聚类算法

本文分析了数据库信息检索的索引算法,并且对k-means聚类算法中初始聚类数目和聚类中心的设定进行了改进,设计了一种用于大容量图像数据库的索引方法。     

基于排队论指导的K-Means聚类算法及其在TTC网络优化设计中的应用

提出了一种在K-Means算法基础上改进的聚类算法QSKM,对网络结点分组进行优化设计。我们利用排队论对网络通信中的呼叫与处理进行分析,确定最少分组数,作为K-Means聚类算法的初试K值,由此作为聚类算法的起点,对交换机数量、空间布局以及网络结点分组进行设计。通过对QSKM算法和传统K-Means算法的计算复杂度进行分析比较以及QSKM算法在北京航天飞行控制中心显示网络设计中的应用研究表明,QSKM算法是有效的,降低了传统K-Means算法的计算复杂度。在我们设计的QSKM算法中,排队论可以为K-Means聚类运算中K的初始选取提供指导,聚类算法利用网络特征对基于排队论的网络设计方法进行完善,从而得到最佳的网络分布方案。     

增减材复合制造内部缺陷的涡流检测

涡流检测（ECT）技术具有非接触、无需耦合剂、检测灵敏等特点，适用于加工环境较为特殊的增减材复合制造（ASHM）中。本文建立了无缺陷半无限大试样内部涡流分布的解析模型，开展了预制人工缺陷的钛合金增材试样检测实验，研究了ECT深度与激励频率、提离量之间的关系。理论分析与实验结果均表明，内部缺陷较深时，低激励频率条件下缺陷产生的电抗增量信号较大，不同提离量下的电抗增量信号相差不大，因此检测位置较深的内部缺陷时可采用较低的激励频率并适当提高提离量。在本文实验条件下，ECT最佳激励频率为90 kHz；提离量增加到0.97 mm时，有效检测深度略有减小。这一结论可为ECT技术与ASHM的集成提供理论依据。     

基于一种灰色聚类滤波算法的飞机远程故障诊断虚警辨识方法

 在航线排故过程中,常会出现飞机远程实时故障报文信息的“飞机通信与寻址系统(ACARS)虚警”现象,使排故效率降低。对此,本文将灰色聚类和滤波理论结合提出了一种新的辨识算法——灰色聚类滤波算法,将常增益滤波引入灰色聚类算法,在灰色聚类算法中使用ACARS报文故障的当前数据分类故障、判断虚警的基础上,增加报文故障的历史数据,用滤波方法将历史的和当前的数据结合起来,提高辨识虚警的准确性。本算法应用于航空公司的波音777机队,能够有效辨识飞机实时故障报文信息中的虚警。     

Bezdek型模糊属性C均值聚类算法

推广了属性均值聚类算法,提出了基于模糊度m的Bezdek型模糊属性C均值聚类算法(FAMC),给出了FAMC算法的迭代算法,并讨论了模糊度m对算法收敛性的影响.在标准Iris数据集与肿瘤基因芯片表达数据的模式识别实验结果,验证了该算法优于模糊C均值算法和属性均值聚类算法.