等观测间距样本的Gompertz曲线参数的最小二乘估计

运用高斯最小二乘法估算Gompertz曲线模型的参数时,惯常、简便的方法是先根据物理意义估算曲线的增长上限,再根据观测样本来估算其他参数。应用中,如果无法根据物理意义估算曲线增长上限,在观测样本等间距条件下,仍可在线性变换的基础上,运用最小二乘法估算其全部参数。     

参数不定区间估计的对偶线性规划方法

将参数不定区间估计(PIE)问题变换成一组对偶线性规划(DLP)问题,提出了求解这组DLP问题的改进单纯形方法.该方法利用变量间的对偶关系,直接计算初始基本可行解,省去了初始基本可行解的搜索步骤.此外,在确定旋入和旋出变量时都采用了目标值最大减少规则,减少了旋转迭代次数.针对由PIE问题所导出的全部DLP问题都具有相同的目标函数和约束矩阵,给出了单搜索过程求解全部DLP问题的联合单纯形法.仿真结果说明了所给算法的计算效率.      

基于深度卷积的残差三生网络研究与应用

针对图像多分类任务,提出基于深度卷积的残差三生网络,旨在通过残差学习和距离比较来训练神经网络得到有效的特征表示。首先,设计了一个21层的深度卷积神经网络作为三生网络的嵌入网络,其中该卷积网络共连接6个块（block）。利用残差学习的方式,每个block的输出层由卷积层的输出和该block的输入共同组成,降低网络学习难度,避免网络出现退化问题。然后,每个block中采用相同拓扑结构分路的卷积层,拓宽网络的宽度。最后,在全连接层拼接了来自前面卷积层和block的输出,加强特征信息的传递。训练前,针对正负样本采用交叉组合的采样方法来增加有效训练样本量;训练期间,用样本中心点更换原点样本作为输入,能平均降低0.5%错误率。在与其他三生网络的对比实验中,在MNIST、CIFAR10和SVHN数据库上达到最好的效果,在所有分类网络中,本文网络在MNIST上达到最好的效果,在CIFAR10和SVHN上表现优异。      

双轴拉伸应力下后继屈服面的演化研究

屈服面的位置和形状直接影响着材料塑性应变的确定。针对双轴拉伸应力下金属材料的塑性行为,以一种弹塑性损伤本构理论为基础,研究了后继屈服面在拉-拉应力空间中的演化。考虑了有限变形效应和耦合硬化效应,给出了屈服面的确定方法,并预测了拉-拉应力空间中的初始屈服面(IYS)和后继屈服面,预测结果显示本文提出的理论模型能一致描述出后继屈服面演化中的前端尖点效应、尾部包氏效应、膨胀/收缩以及移动和畸变。针对两种加工硬化材料(Al 6061-T 6511和Annealed 1100 Al)承受轴向拉伸、环向内压、轴向-环向混合比例加载时的后继屈服面,将模型预测的结果与文献中的实验结果进行对比。结果表明,所提模型能较好地预测后继屈服面的演化,并能分析其物理机制,为后继屈服面的演化研究提供了一种可行的方法。     

太阳电池板热真空试验降温过程分析

为了得到太阳电池板在热真空试验降温时的正、背面温差和温度变化规律,文章建立了太阳电池板的热物理模型,根据太阳电池板厚度、背面发射率、纵向当量导热系数、高温平衡时的正面温度以及热沉温度,推算出电池板在高温平衡时的背面温度,进而得出电池板的正、背面温差;采用集总参数法进行分析,得出电池板降温时的降温时间表达式及电池板温度与时间的关系式;经过理论计算与试验数据的对照分析表明,降温时间理论表达式可以近似作为电池板降温时间的预测依据。研究结果可以为电池板热真空试验的热分析、电池板降温过程预测以及低温控制提供参考。     

基于模糊粗集的航空发动机健康状态监测算法研究

在发动机运行过程中,由于诸多非线性因素的影响,现有发动机状态监测中使用的参数只能部分地反映发动机性能状态,无法进行故障准确定位和故障预测.本文将通过研究模糊粗集的特征参数挖掘算法,从远程发动机监控系统所获得的大量发动机工况参数、气动热力参数和机械性能信息中进行数据挖掘,找出能够全面反映发动机性能状态的特征参数和新规律,进行发动机健康状态监测.     

衰落信道中不同集分割的Turbo TCM方案的性能研究

比较了衰落信道下两种不同的集分割方式,UP（Ungerboeck分割）和BP（分组分割）对Turbo TCM性能的影响。研究了在两种不同映射以及不同帧长度下Turbo TCM的性能。并给出了在8PSK和8ASK两种调制方式下的仿真试验结果,通过比较得出了很有意义的结果。     

RBF神经网络在电气设备状态评估中的应用

以切比雪夫正交基函数(RBF)神经网络搭配教师模块作为电气设备状态评估的模型,通过对过去序列样本的学习,在考虑影响电气设备状态的各种因素的情况下用教师模块对学习过程进行监督,调整网络的权值,然后识别电气设备状态当前情况。结果表明该神经网络具有良好的识别能力、快速的收敛能力并可以应用于大规模的电气设备状态评估中。     

Snort规则集的优化

随着计算机网络技术的迅速发展和网络的普遍应用,网络安全问题也随之应运而生。入侵检测作为一种新型的网络安全技术受到了越来越多的关注。然而,入侵检测系统的检测速度也成为一个重要瓶颈。文中根据TCP/IP协议的分析,对Snort-入侵检测系统规则集进行了优化设计,以提高检测效率。     

一种新的卫星测控资源调度模型及其求解算法

针对低轨卫星测控资源优化调度问题,以卫星可见弧段为调度元素建立了一种新的复合独立集模型.新模型可分解为多个具有约束关系的子优化问题.在应用蚁群优化算法求解该问题时,蚁群分别对各子问题的可行域进行搜索,并引入局部搜索策略提高蚁群算法的求解质量.实验结果表明,该算法具有较快的收敛速度,能够生成较好的调度计划,测控网的利用率获得提高.