AO-LSSVM在铣削铝合金表面粗糙度预测研究与应用

为提高铣削7475铝合金表面粗糙度（）的预测准确性和便捷性，本文基于天鹰优化器算法（AO）对最小二乘向量机（LSSVM）进行优化，以4个铣削参数作为输入值，作为输出值构建铣削铝合金预测模型，通过与粒子群（PSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）和LSSVM 两种算法进行对比，采用灰色关联对铣削参数与表面粗糙度之间的相关性进行分析并通过GUI界面搭建预测系统。结果表明：基于AO-LSSVM的预测模型的预测误差为4.287 6%，拟合优度达到0.938 64，优于其他算法；每齿进给量与的相关性最大，灰色关联度值为0.764；通过GUI预测应用系统能实现高效、便捷、准确地预测值。     

基于奇异值分解的接收机自主完好性监测算法

基于最小二乘法残差的接收机自主完好性监测（receiver autonomous integrity monitoring，RAIM）算法本质是一种基于伪距残差矢量的一致性监测算法，但由于残差矢量中各分量具有一定的关联性，掩饰了某些重要的不一致性信息。为了消除这种关联性，提出了一种基于奇异值分解的接收机自主完好性监测方法。在方法中利用奇异值分解对伪距观测矩阵中的观测系数矩阵进行分解，获得奇异值空间矢量和奇异值空间矩阵。基于奇异值空间矢量构造能够直接反映故障卫星偏差信息的检验统计量，从而可以简便地进行粗差监测，更好地满足完好性监测需求。鉴于实际中完好性故障包含运控系统故障、导航系统故障、信号传播异常以及地面接收处理故障等多类因素，以脉冲型和阶跃型两种故障方式进行基于奇异值分解的RAIM故障检测与识别，并开展仿真分析研究。结果表明，提出的方法能够正确检测、识别故障卫星，在特定参数下能够达到很好的故障识别率，即当误警概率设置为1×10-5/h、引入阶跃故障误差为25 m时，算法能够实现98.8%的故障识别率。     

基于多层次特征的高分影像海岸带地物分类

针对高分辨率影像地物光谱丰富复杂的问题，文章提出了一种结合像元-对象-空间格局特征的水域、盐田等海岸带精细地物分类方法。首先基于像元和空间格局特征分别利用遗传算法优化随机森林参数进行分类；其次将两种分类结果采用D-S证据理论融合；然后基于不同地物斑块的空间上下文信息，采用粒子群算法优化支持向量机（Support Vector Machine，SVM）参数实现面向对象的二次分类。为验证方法的有效性，收集山东省莱州湾海岸带附近区域的“高分二号”卫星影像，开展了水域及水利设施用地、盐田、工矿用地、交通运输用地、住宅用地、沿海滩涂、海域与耕地8类地物的分类实验，总体精度达到97.21%，Kappa系数为0.964 2。实验结果表明，文章提出的高分影像海岸带地物分类方法兼顾像元、对象及空间格局特征优点，能够实现多层次细致分类，并同时兼具较短的训练时长与较高的分类精度。该研究成果可为中国海岸带生态环境监测与土地利用规划提供一定技术支撑。     

低功率霍尔推力器束流发散和推力矢量偏心特性研究

为了准确掌握不同工况下混合励磁模式低功率霍尔推力器束流发散和推力矢量偏心特性，凭借自主设计和改进的一套快速评估霍尔推力器束流发散角和推力矢量偏角原位集成诊断装置，系统研究了推力器在不同阳极质量流率、磁场、电场下束流分布和推力矢量偏心特性的变化规律。结果表明，束流发散角随阳极质量流率（0.65mg/s~0.95mg/s）和磁场强度（112Gs~142Gs）的变化呈现负相关的特性。当阳极质量流率0.95mg/s，束流发散角降到29.1°（＜30°）。推力矢量偏角随阳极质量流率和磁场强度的变化分别存在极大值（1.19°）和极小值（0.91°）。束流发散角、推力矢量偏角在250V~330V放电电压范围内基本保持不变。     

基于解耦矢量控制的五相永磁同步电机容错控制策略

针对五相永磁同步电机两相开路故障的运行工况,提出了一种基于解耦矢量控制理论的故障容错控制策略.该策略通过在两相开路故障下的同步旋转坐标系内建立电机的数学模型,构造解耦变换矩阵,将电流控制中id和iq轴解耦,达到两相开路故障下容错运行的目的 .仿真结果表明,在五相永磁同步电机两相开路故障下,基于解耦矢量控制理论的故障容错控制策略能够实现电机驱动系统的高品质运行,具有控制简单、转矩波动小、容错能力强等优点.     

支持向量机理论的研究与进展

回顾了支持向量机理论的发展历程,介绍了支持向量机的标准训练算法及其分解算法、变形算法、几何算法以及多类分类算法,重点描述了最小二乘支持向量机算法,总结了支持向量机理论及其应用的现状与存在问题,对支持向量机的未来发展方向进行了展望。     

基于支持向量机的抗干扰决策技术

为了应对日益复杂的电磁环境，认知雷达的概念被引入电子战中。认知电子战系统包括认知侦察、认知对抗和认知效能评估3个重要环节。针对认知电子战系统对抗干扰决策技术的需求，为实现自适应的决策抗干扰措施，将支持向量机(SVM)算法运用于抗干扰决策中。仿真结果表明:基于SVM的抗干扰决策技术可以自适应地决策抗干扰措施，进行干扰对抗，该算法完成了认知电子战中的最后的一步，使认知电子战系统实现闭环。     

“珠海一号”高光谱数据城市不透水面提取研究

不透水面是评估城市化进程和评价城市环境的重要参考指标，研究城市不透水面的空间覆盖程度对城市生态环境保护、宜居城市建设具有重要意义。本文以“珠海一号”高光谱影像为数据源、珠海市陆域为研究区域，选取支持向量机和随机森林机器学习算法，结合光谱特征，实现城市不透水面信息提取。结果表明：使用“珠海一号”高光谱数据提取不透水面可行性较强，且支持向量机算法更适用于“珠海一号”不透水面提取，总体精度和Kappa系数分别达到92.4%、0.78；基于“珠海一号”高光谱数据进行城市不透水面提取，可为城市规划建设、分析城市土地扩张、评估城市灾害风险提供可靠理论依据和数据支撑。     

扰动线运动对惯性系粗对准影响分析及优化方法

针对扰动线运动对惯性系粗对准精度影响较大的问题，通过分析惯性体坐标系下重力加速度积分矢量的物理含义，给出了受扰动线运动影响的惯性系粗对准的误差分析。并在此基础上提出了基于位移积分矢量构造定姿矢量矩阵的抗扰动粗对准算法，利用对速度积分矢量进一步积分得到的3个时间点的位移积分矢量构建姿态解算矩阵，抑制扰动线运动对粗对准精度的影响。仿真结果表明，该算法可有效减小扰动线运动影响下的对准结果振动幅值，能够快速收敛到满足精对准使用的精度范围，从而提高武器装备环境适应性。