基于目标性权值度量的多示例学习目标跟踪

针对多示例学习(MIL)跟踪算法在包概率计算过程中对示例样本不加以区分导致分类器性能下降,及采用最大化似然函数选择相应的弱分类构造强分类增加了算法复杂度的问题,提出了一种基于目标性权值学习的多示例目标跟踪算法,该算法利用目标性测量每个示例样本对包概率的重要性,根据其目标性测量结果对每个正示例样本赋予相应的权值,从而判别性地计算包概率,提高跟踪精度。同时在弱分类器选择过程中,采用最大化弱分类器与似然函数概率内积的方法从弱分类器池中选择弱分器构造强分类器,减少算法的计算复杂度。通过对不同复杂场景下视频序列的跟踪,实验结果表明,本文所提出的目标性权值学习的多示例目标跟踪算法优于其对比算法,表现出较好的跟踪精度和鲁棒性能。     

基于稀疏核增量超限学习机的机载设备在线状态预测

为实现对机载设备工作状态的在线状态预测,提出了一种稀疏核增量超限学习机(ELM)算法。针对核在线学习中核矩阵膨胀问题,基于瞬时信息测量提出了一个融合构造与修剪策略的两步稀疏化方法。通过在构造阶段最小化字典冗余,在修剪阶段最大化字典元素的瞬时条件自信息量,选择一个具有固定记忆规模的稀疏字典。针对基于核的增量超限学习机核权重更新问题,提出改进的减样学习算法,其可以实现字典中任一个核函数删除后剩余核函数Gram矩阵的逆矩阵的前向递推更新。通过对某型飞机发动机的状态预测,在预测数据长度等于20的条件下,本文提出的算法将预测的整体平均误差率下降到2.18%,相比于3种流形的核超限学习机在线算法,预测精度分别提升了0.72%、0.14%和0.13%。     

基于深度长短期记忆网络的发动机叶片剩余寿命预测

为了研究航空发动机转子叶片的剩余寿命预测问题,提出了一种基于多传感器信号融合的深度长短期记忆网络(DLSTM)预测模型。首先利用深度学习和长短期记忆的组合来构造DLSTM网络。然后,将多个传感器信号数据进行融合处理,从而通过深度学习发现各个传感器时序信号之间隐藏的长期依赖关系。进一步在给定网格搜索策略的情况下,通过自适应矩估计算法调整DLSTM的网络结构和参数,并且在DLSTM模型中引入了一种随机丢失策略,以缓解过度拟合问题并使预测模型规范化。最后利用CMAPSS涡扇发动机进行了实验验证,在一种故障模式和两种故障模式条件下,DLSTM网络预测模型相对于其他传统方法的评价指标Score分别下降了17.19%和14.37%,其他两个评价指标相对来说也较优,结果表明本文提出的方法具有更高的准确性以及稳定性。     

基于融合神经网络的航空发动机剩余寿命预测

航空发动机的性能退化是影响飞机飞行安全的重要因素。准确预测发动机的退化过程,对于飞机安全飞行具有重要意义。针对航空发动机剩余寿命预测问题,本文提出了一种将卷积神经网络和长短期记忆网络相融合的数据驱动模型。与常规使用单一的神经网络不同,所提出的融合模型结合了两种神经网络的优点,利用卷积神经网络提取数据中的空间特征并采用长短期记忆网络提取时间特征。实验结果证实,在寿命预测中,所提出的数据驱动模型与已有的方法相比,评分和均方根误差分别下降了32%和6.4%,因此,所提出的数据驱动模型可对数据中所包含的信息进行充分挖掘,其对航空发动机寿命预测精度较高,并具有良好的稳定性。     

美国深空网的无线电跟踪测量新技术

本文介绍了美国航空航天局所属深空网(DSN)在无线电跟踪测量方面已采用的新技术的应用情况,探讨了这些技术对于我国发展深空导航技术的实际意义。     

"学习型组织"与建设学习型高职教师队伍

党的"十六大"提出建设学习型社会,向小康社会迈进的奋斗目标.学校首先应该成为学习型组织,而教师职业的特殊性要求教师应成为学习型社会的先行者和示范者.对于创建学习型组织和建设学习型高职教师队伍,高职院校的领导要高度重视,加强领导和引导,提高广大教师的思想认识,增强其责任感和使命感.     

基于深度学习的飞行载荷测试与反演方法研究

飞行载荷测试技术对飞机的载荷设计、强度试飞以及寿命监控等有重要的意义。为了实现复杂翼结 构气动载荷的实时在线分布测试,提出基于精细化有限元仿真数据驱动的载荷反演方法;使用深度学习方法建 立神经网络代理模型,通过有限元方法构建典型载荷下的结构响应数据集,对模型进行训练;将基于深度学习 方法的翼面载荷反演结果与有限元计算结果进行对比验证。结果表明:总载荷的平均误差约为0.2%,压心位 置误差约为1%,该方法可以使用少量的应变测点数据对整个翼面结构的载荷分布实时反演与重构。     

深空探测下行测距调制度变化的现象和机理分析

文章对统一S波段应答机下行测距调制度随上行信噪比以及工作模式的不同而不同的现象进行了分析,推导出计算公式,并和实测数据进行了比对。实测数据与文中的理论分析的结果是一致的。另外,文章也说明了测距下行调制度变化的具体计算公式将随不同应答机模型不同而不同。在设计计算时,应当对具体的应答机转发模型进行分析,而不能简单引用CCSDS标准所给出的公式。     

提高深空异步激光测距精度方法研究

异步激光测距的作用距离远,有望实现对地球同步轨道以及深空航天器的精确测量。在对相关文献深入研究的基础上,全面分析了异步激光测距基本原理,对其钟差和测距公式进行了重新推导,提出了一种适用于深空异步激光测距的精确公式,并给出了迭代求解方法。通过理论仿真分析,在脉冲时间测量误差5ns时,对匀速飞行目标,该方法距离测量精度可达到5～6m,比其他方法高出2～3个数量级。     

基于ELM的飞机数字化装配定位运动模型

针对飞机装配中开敞性较差环境下的串联装配机构半闭环定位运动控制问题进行研究,提出了基于极限学习机(EML)算法的飞机数字化装配定位运动模型。通过分析飞机数字化装配串联定位机构的运动学模型特点及性能要求,提出了飞机数字化装配定位运动的单隐含层前馈神经网络模型,并基于极限学习机提出了装配定位运动的数据辨识模型,且最后给出了基于极限学习机算法的定位运动离线辨识方法。通过将某大型飞机机身壁板柔性预定位工装作为试验平台进行验证,结果表明,获得的定位运动模型使直接装配定位精度达到±0.25 mm,满足某大型飞机机身壁板长桁的装配定位精度要求±0.50 mm。试验系统涉及的若干关键技术已应用于某大型飞机的壁板组件装配预定位柔性工装系统。