浅谈英语阅读中推测词义的方法

本文对英语阅读中推测词义的各种方法进行了探讨.指出了推测词义要根据构词法、上下文已知的语言材料、语法结构或依据常识进行逻辑上的推理.在阅读时适当地推断生词的意思不仅可以节约时间,而且可以培养分析语言现象的能力及提高阅读能力.     

云制造环境下机床装备资源选择方法

针对云制造环境下机床装备资源具有数量大、异质异构、服务制约因素多等问题，提出了基于多准则决策的机床装备资源选择方法。首先，利用本体论对机床装备资源建模，将物理资源虚拟化封装，实现虚拟资源与物理资源的逻辑映射。进一步地，使用语言变量量化决策者评估信息，采用模糊决策与试验评价实验室（FDEMATEL）和熵值法（EW）相结合的组合赋权法，引入模糊VIKOR（FVIKOR）多属性决策方法对机床装备资源进行综合评估，建立FDEMATEL-EW-FVIKOR的多准则混合决策模型。最后，将该方法应用于某生产制造企业，实验对比决策结果验证了多准则混合决策模型的可行性和有效性。     

Modeling irregular small bodies gravity field via extreme learning machines and Bayesian optimization

Close proximity operations around small bodies are extremely challenging due to their uncertain dynamical environment. Autonomous guidance and navigation around small bodies require fast and accurate modeling of the gravitational field for potential on-board computation. In this paper, we investigate a model-based, data-driven approach to compute and predict the gravitational acceleration around irregular small bodies. More specifically, we employ Extreme Learning Machine (ELM) theories to design, train and validate Single-Layer Feedforward Networks (SLFN) capable of learning the relationship between the spacecraft position and the gravitational acceleration. ELM-base neural networks are trained without iterative tuning therefore dramatically reducing the training time. Analysis of performance in constant density models for asteroid 25143 Itokawa and comet 67/P Churyumov-Gerasimenko show that ELM-based SLFN are able learn the desired functional relationship both globally and in selected localized areas near the surface. The latter results in a robust neural algorithm for on-board, real-time calculation of the gravity field needed for guidance and control in close-proximity operations near the asteroid surface.     

固体火箭发动机专用ICT机械扫描系统

以成熟的组合精密镗床为本体, 研制了固体发动机专用ＩＣＴ机械扫描系统。采用４５０ ｋＶ Ｘ射线源, 设计了准直器系统、探测器系统、机械扫描系统（传动控制系统、夹具及同步台）, 实测证明扫描系统符合精度要求     

中介命题扩张系统MP^＊推理规则集的简化

中介系统是以中介原则为基础，以中介逻辑演算为工具的一种新的数学理论系统。狭义的中介系统仅指中介逻辑ML，它由中介命题系统MP及其扩张系统MP^*、中介谓词演算系统MF及其扩张系统MF^*，以及带等词的中介谓词演算系统ME^*组成。本文讨论中介命题扩张系统MP^*推理规则集SA的简化。对于一个形式系统的推理规则而言，在保证其相容性、完备性和独立性的前提下，形式系统的推理规则集越简洁，使用越方便。本文对规则集SA进行了简化，方法是：如果SA中某条规则可由SA中其余规则推导出来，并且推导过程所用形式定理的证明未用到此规则，则此规则可被简化而不影响SA的效力。作者简化了SA中8条规则并且证明简化后的规则集与原规则集SA等价。     

基于PSO-ELM的军用飞机维修保障系统效能评估研究

维修保障系统效能评估是军用飞机精细化、规范化管理的一项重要措施,科学的维修保障系统效能评估是精细化保障的基础,是提升战斗力的保证。针对军用飞机的维修保障系统效能评估问题,在总结军用飞机维修保障系统效能评估体系的基础上,提出基于粒子群优化极限学习机算法(PSO-ELM)的维修保障系统效能评估模型;并通过实例进行验证。结果表明:该算法应用于军用飞机维修保障系统的效能评估是可行的,可为军用飞机维修保障效能评估提供借鉴。     

航天器单层板结构弹道极限的支持向量机预测模型

提出了一种基于非线性不可分支持向量机（SVM）方法的航天器单层板结构弹道极限预测模型。利用实验数据对SVM进行训练,建立穿透点和未穿透点的分隔面,进而预测新结构弹道极限特性。SVM的训练问题是以实验点分类正确性为约束,预测置信度最大化为目标的二次规划问题,用Lagrange对偶方法有效求解了该训练问题,并通过附加Lagrange乘子的上限约束处理不可分数据集。引入二次核函数将线性SVM推广到非线性,有效实现了实验点的分类。利用超高速碰撞实验数据对SVM弹道极限预测模型进行了验证,计算对比表明SVM方法有效预测了弹道极限,并且精度高于NASA JSC单层板弹道极限方程。对分离面方程分离变量,建立了基于SVM的弹道极限方程显式表达式。     

多分量雷达辐射源信号的检测与分离

针对多分量雷达辐射源信号难以有效检测与分离的问题,提出了时频变换结合时变滤波的方法。通过图像分割中的区域生长法在时频平面对各分量进行检测,对其中的线性调频分量采用分数阶傅里叶变换进行优先分离,再对时频或频域没有耦合的分量进行滤波,最后通过支持向量机划分分类线,用于时频耦合分量的分离。仿真实验结果表明,该方法可以对多分量信号进行有效的检测与分离。     

航天器热故障诊断专家系统推理机的设计

航天器在飞行过程中,经常发生各种故障,因此需要充分进行地面模拟试验.在航天器地面热试验的故障分析过程中,除了形成了可供故障诊断用的规则以外,还得到了许多具体的事例.后者很难用规则来准确地描述,但却是人类专家最珍贵的经验,必须加以利用.据此提出了基于事例推理和基于规则推理的混合推理机制,给出了具体的流程图,并就两种推理给出了相应的冲突消解策略.     

一种新的加权最小二乘支持向量回归机及其对性能退化航空发动机推力估计的应用(英文)

要实现航空发动机的性能退化缓解控制,需要设计一个高精度并具有良好实时性的推力估计器。针对这种需要,本文提出了一种新的加权最小二乘支持向量回归机,并在此基础上设计了性能退化推力估计器。和现有的加权策略相比较,基于此新的加权策略的推力估计器不仅能满足性能退化缓解控制对精度的要求也能满足实时性的要求。最后,仿真实验证明此加权最小二乘支持向量回归机以及基于此回归机设计的推力估计器的有效性和可行性。