自助法在小样本数据均值估计中的应用

自助法（Bootstrap）是较好的处理小样本数据的方法,其无先验性及计算过程中只需要实际观测数据的优越性,使其广泛地应用于小样本数据处理。针对方法自身存在的缺陷,文章比较了目前自助法常用的两种抽样方式的优劣性,并采用改进的样本经验分布函数来解决这个问题,通过对均值的估计证实了方法的有效性。     

基于项目集识别过程的航空领域重大基础研究项目发现

航空领域专项计划的实施需要发现大量重大基础研究项目进行支撑,而目前航空科研管理部门在项目发现过程中以被动管理为主,未能充分发挥其作用。通过分析自上而下航空领域重大基础研究项目内涵及现状基础上,借鉴项目集识别过程及其项目识别特点,构建自上而下的航空领域重大基础研究项目发现过程及机制,分析重大基础研究项目发现所涉及的航空领域专项计划主管部门、航空科研管理部门以及科研人员间的相互关系和功能,并结合某航空科研管理部门进行实例应用。表明基于项目集识别过程梳理和完善了航空领域重大基础研究项目发现过程及机制,强化了航空科研管理部门作用,提升了项目发现有效性。     

基于EEMD-Hilbert谱的涡街流量计尾迹振荡特性

为了研究涡街流量计尾迹振荡特征,采用集总经验模态分解(EEMD)-Hilbert谱方法,对测量介质为空气、流量范围为10.58~220 m~3/h的涡街流量计管壁差压信号进行处理,首先用EEMD方法对管壁差压信号进行分解,得到固有模态分量,然后对分解后的各个分量进行Hilbert变换,得到Hilbert谱和边际谱,进而提取管壁差压信号的旋涡脱落频率。比较了Fourier变换与EEMD-Hilbert谱方法在信号去噪和频率提取方面的性能。结果表明:EEMD-Hilbert谱方法可有效去除叠加在实际涡街成分之中的噪声,能够较完整保留尾迹振荡的固有成分;在流量较低时,EEMD-Hilbert谱方法对尾迹振荡频率的提取精度比Fourier变换高30%以上,有效拓展了涡街流量计的测量下限;通过计算能量比,揭示了EEMD-Hilbert谱方法提高频率提取精度的原因,即EEMD-Hilbert谱方法降低了信噪比;Hilbert谱直观表示信号的时间-频率-能量关系。     

基于改进极限学习机的光谱定量建模方法

依据近红外光谱(NIR)产生原理,提出了粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)算法,运用于小样本氨水浓度定量分析。通过优化极限学习机(ELM)隐藏节点参数,解决了极限学习机由于输入权值和隐含层偏差随机产生的建模结果具有随机性的问题,提高了预测模型的稳定性、精确度和泛化性能。经实验验证,优化后的PSO-ELM相比ELM,模型预测集均方根误差由0.01166减小至0.00322,预测集相关系数由0.9951提高至0.9979。将优化后的模型预测结果与支持向量机(SVM)、BP神经网络算法等传统方法的建模结果进行对比,优化后的PSO-ELM算法具有较高的精确度和良好的泛化性能,模型预测效果优于传统的定量回归分析算法。     

基于虚拟样本生成的铺丝表面缺陷检测

自动铺丝构件在实际生产过程中会受到环境和工艺等因素的影响,从而导致缺陷的产生并对铺丝构件以及装配整体带来严重危害。由于自动铺丝成型技术的保密性以及制造工艺昂贵和耗时等因素,有关缺陷图像的样本数据集难以获取,造成了小样本学习的问题。提出通过虚拟样本生成的方法来扩容数据集并将其作为目标检测网络的输入训练样本。针对铺丝缺陷特点,在YOLOv5s中添加坐标注意力机制来优化设计,得到最终的目标检测网络模型并命名为Place-YOLO,其精度值为0.941,平均精度均值mAP为0.833,与原始YOLOv5s相比提升了1.8%。     

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。     

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。     

研究Ramsey问题的计算机方法

本文阐述了一个构造Ｒａｍｓｅｙ图的算法，它可以作为寻找Ｒａｍｓｅｙ数的一个辅助工具，算法采用回溯方法，搜索极大独立集组成的堆栈。并给出了寻找Ｒａｍｓｅｙ数的一种具体的步骤。     

间断函数集合的势

给出了闭区间［０，１］上的具有第一类间断点的间断函数组成的集的势为ｃ，并给出了闭区间［０，１］上的所有间断函数组成的集的势为２ｃ等结论