一种可用于航空发动机健康状态预测的动态集成极端学习机模型

提出一种动态集成极端学习机模型用于航空发动机健康状态预测.采用AdaBoost.RT集成学习算法对极端学习机（ELM）进行集成,在训练时采用每个训练样本的近邻样本对ELM的局域性能进行评估;在预测时首先确定新样本在训练样本集中的近邻样本,然后根据ELM在近邻样本上的性能来赋予集成权值实现弱学习机的动态集成.以燃油流量为指标进行航空发动机健康状态预测,动态集成ELM模型短期预测结果的平均相对误差绝对值（MAPE）为3.688%,小于单一ELM模型的3.830%以及静态集成ELM模型的3.719%;长期预测结果中动态集成ELM模型的MAPE为3.075%,小于单一ELM模型的4.355%以及静态集成ELM模型的3.884%.因此动态集成ELM模型更适用于航空发动机健康状态预测.      

非圆信号的贝叶斯稀疏重构阵列测向方法

对信号非圆特性的有效利用能显著改善子空间类阵列测向方法的性能,但难以弥补此类方法在低信噪比（SNR）、小样本等信号环境适应能力方面的局限。本文引入贝叶斯稀疏学习（SBL）技术以解决非圆信号的波达方向（DOA）估计问题,在结合信号非圆特性的同时对入射信号的空域稀疏性加以利用,通过将非圆信号阵列输出协方差矩阵和共轭协方差矩阵在预先定义的空域字典集上进行稀疏重构,得到入射信号的空间谱重构结果,并依据其谱峰位置估计各信号的方向。该方法对独立和相关信号都具有较好的适应能力,仿真结果验证了该方法在信号环境适应能力和相关信号测向精度等方面的优势。     

基于双重分类深度学习的低空目标自动检测方法

由于图像数量多,因此准确、高效的目标检测是提升靶场光测图像处理自动化程度的关键步骤.针对低空目标图像及目标类型多、目标特性变化等情况导致传统目标检测算法适应性差的问题,提出了一种基于双重分类深度学习的低空目标自动检测方法.该方法基于深度学习目标检测框架YOLO V3,根据低空目标的亮度和形状的双重属性特征,将网络输出层...     

基于自适应迭代的机器人曲面恒力跟踪

针对利用机器人进行打磨、抛光、去毛刺等场合时末端执行器对曲面工件轮廓跟踪时难以得到恒定接触力的问题,对机器人末端执行器和工件轮廓接触时的接触力进行研究,建立了实际跟踪过程中机器人末端执行器的接触力和已知传感器坐标系的映射关系,提出了一种基于自适应迭代学习算法的机器人力/位混合曲面恒力跟踪控制方法。该方法由两部分组成:基于机器人和环境接触时的阻抗模型设计了迭代学习控制律,在PD反馈控制的基础上通过迭代项克服机器人的未知参数和不确定性,并构建Lyapunov能量函数证明所提控制律的收敛性;将迭代学习控制律和力/位混合曲面恒力跟踪控制方法结合起来设计了用于曲面工件轮廓跟踪的控制方法。实验结果显示,经过15次迭代,接触力的波动范围逐渐变小并稳定在±3 N之内,验证了所提方法的有效性。      

遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法

为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络（DNN）的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与跑道区域的像素级高效精准分割,从而大幅度缩小飞机目标的搜索范围,以降低虚警发生概率,完成飞机目标候选检测区域的快速搜寻。然后,针对分割所得停机坪与跑道区域,借助手工数据集对YOLO网络模型进行迁移式强化训练,一方面可以弥补训练集在样本类型与数据规模上的不足,另一方面借助YOLO网络的强时效性优势对飞机目标的位置进行回归求解,可以显著提高飞机目标的检测效率。停机坪与跑道区域分割DNN网络在分割精度与时效性上具有显著优势,而迁移式强化训练YOLO网络不仅具有很高的检测效率,在检测精度上也能保持良好的性能。通过一系列综合实验与对比分析,验证了提出的搜寻与检测相集成的DNN级联组合式飞机目标高效检测算法的性能优势。      

基于域对抗门控网络的变工况刀具磨损精确预测方法

刀具磨损的精确预测对保证零件加工质量、提高生产效率和降低制造成本具有重要作用。在实际加工过程中,切削参数、刀具几何参数、刀具材料等工况复杂多变,工况信息和刀具磨损量对监测信号的耦合作用为刀具磨损的精确预测带来了很大挑战。针对以上问题,提出了一种基于域对抗门控网络（DAGNN）的变工况刀具磨损精确预测方法。引入工况分类网络并利用无磨损量标签样本,通过域对抗和门控过滤机制自适应地从不同工况的原始监测信号中提取表征刀具磨损且对工况变化不敏感的关键信号特征。对信号特征提取网络和刀具磨损预测网络进行迭代优化,从而实现变工况刀具磨损的精确预测。实验结果表明：相比已有的方法,本文方法能够利用少量带磨损量标签的目标工况样本实现刀具材料和刀具直径变化情况下的刀具磨损量精确预测,预测精度大幅提高。     

基于学习的图像智能适配显示技术

为适应不同的显示分辨率,出现了各式各样的图像适配显示(IR)的方法.提出了基于图像列的一种快速适配显示方法.在处理过程中,首先,计算一个原始图像的重要性图;其次,根据图像每列的重要性程度为其分配一个比例因子,对不同图像而言,应对比例因子设置不同的上限才可以得到较好的结果;最后,提出通过机器学习方法计算出不同图像的上限,从而可以高效率地得到理想的结果.根据每一列的比例因子采用像素融合的方式处理图片得到目标分辨率.本方法是基于列实现的,其复杂度低、便于计算;设置每列系数的上限控制了图像重要部分的宽度,从而减少了不连贯,处理结果更为自然.      

UAV navigation in high dynamic environments: A deep reinforcement learning approach

Unmanned Aerial Vehicle (UAV) navigation is aimed at guiding a UAV to the desired destinations along a collision-free and efficient path without human interventions, and it plays a crucial role in autonomous missions in harsh environments. The recently emerging Deep Reinforcement Learning (DRL) methods have shown promise for addressing the UAV navigation problem, but most of these methods cannot converge due to the massive amounts of interactive data when a UAV is navigating in high dynamic environments, where there are numerous obstacles moving fast. In this work, we propose an improved DRL-based method to tackle these fundamental limitations. To be specific, we develop a distributed DRL framework to decompose the UAV navigation task into two simpler sub-tasks, each of which is solved through the designed Long Short-Term Memory (LSTM) based DRL network by using only part of the interactive data. Furthermore, a clipped DRL loss function is proposed to closely stack the two sub-solutions into one integral for the UAV navigation problem. Extensive simulation results are provided to corroborate the superiority of the proposed method in terms of the convergence and effectiveness compared with those of the state-of-the-art DRL methods.     

基于支持向量机的Webshell黑盒检测

Webshell是一种基于Web的网站后门程序。当前已有的Webshell检测方法都需要根据脚本程序源代码来检测,因此只能部署在服务器主机上,而且只能检测本机的网站代码。本文通过分析Webshell的HTML页面特征,提出了一种基于支持向量机(Support vector machine,SVM)分类算法的黑盒检测方法。该方法是一种有监督的机器学习系统,对先验网页的HTML页面进行学习,可以在未知脚本源代码的情况下对Webshell进行检测。实现结果表明,该方法在黑盒的条件下达到了较高的准确率和极低的误报率,并且取得了与白盒检测方法相近的检出率,可以部署在基于网络的入侵检测系统中,同时监测多台服务器是否包含Webshell,从而帮助监控入侵趋势和网络安全态势。     

基于建构主义的高职综合英语教学策略分析

综合英语作为高职英语专业基础阶段的核心课程之一,其目的在于培养和提高学生综合应用英语的能力。但长期以来综合英语教学往往以教师的传授为主,注重基础知识教学,忽略语言能力的培养。而建构主义认为学习是一个积极主动的建构过程。基于此并结合实践,本文阐述了建构主义学习理论对于高职综合英语教学的几点启示,包括创设情境、协作学习、组织会话和效果评价等。