基于支持向量回归的机场旅客吞吐量预测

在分析现有机场旅客吞吐量预测方法不足的基础上,利用基于结构风险最小化原则的支持向量回归方法,建立了机场旅客吞吐量预测模型。通过实际数据的检验及与BP神经网络等方法的预测结果比较,证明应用支持向量回归方法对机场旅客吞吐量进行预测具备可行性,同时具有较高的预测精度。     

航空发动机环形燃烧室噪声总声级多元回归研究

利用航空发动机环行燃烧室测试数据,采用线性回归和非线性回归两种方法分别得到了燃烧室噪声总声级和燃烧噪声峰值及峰值频率的拟合模型,所提供的噪声数据可供研究发动机燃烧室结构完整性和可靠性时参考。     

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。     

融合静电信号和气路参数的发动机性能评估方法

为了研究静电监测技术对航空发动机的监测效果,开展了航空涡喷发动机静电监测台架实验,获得了140个完整试车阶段的静电信号数据。针对发动机传统气路性能评估方法的信息源有限的问题,提出了一种融合静电信号和气路参数的发动机性能评估流程和方法,进一步采用了基于逻辑回归模型的评估算法对发动机的综合性能进行量化评估,通过融合试车实验的静电数据和性能参数,对发动机的健康状态评价方法进行研究。结果表明:当健康值为0.9以上可以认为发动机为健康状态,当健康值小于0.3时可以认为发动机已经发生了较为严重的退化,所提出的融合评估方法要优于传统的性能参数评估方法,能够提前预警气路性能严重退化。     

GFRP铣槽加工铣削力及表面粗糙度研究

铣槽是复合材料较常用的机械加工形式之一。为研究玻璃纤维增强复合材料(Glass Fiber Reinforced Plastic,GFRP)铣槽加工中各加工参数对铣削力和表面粗糙度的影响,开展了以主轴转速、进给速度和轴向切深为因素的正交试验,研究铣削力和表面粗糙度的变化规律。并用Matlab软件对铣削力和表面粗糙度的试验数据进行回归分析,建立了铣削力和粗糙度的经验公式,最后通过试验验证铣削力和表面粗糙度经验公式的正确性。结果表明:轴向切深对铣削力影响最大,其次是主轴转速,进给速度对铣削力影响最小;主轴转速对粗糙度的影响最大,其次是进给速度,轴向切深对粗糙度的影响最小。试验结果与铣削力、表面粗糙度经验公式算得的数值对比,误差范围都在20%以内。     

电离层参数行为的相轨道表示及其新的预测模型

以不同时间尺度的电离层参数时间序列重构的相轨道,表征了该参数的复杂行为,并由此提出了参量预测的相空间相似及回归模型。两模型用于海口(20°2'N,102°20'E)f₀F₂和M(3000)F₂的预测,取得了满意的结果。      

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。