基于趋势符号聚合近似的卫星时序数据分类方法

作为在时间序列数据挖掘中广泛使用的主要符号化表示方法，符号聚合近似（SAX）使用段的平均值作为符号表示，由于无法区分具有不同趋势但具有相同平均值符号的不同时间序列，某些情况下可能会导致错误的分类。提出了一种改进的符号表示——趋势符号聚合近似（TrSAX），集成SAX与最小二乘法，用以描述时间序列的均值和斜率，并由此构建出BOTS分类器。此外，对卫星的模拟量遥测时序数据中的角度序列、转速序列、电流序列进行分析，并从UCR公开数据集中筛选出与3种序列类似的3个数据集进行分类实验验证。与应用了SAX和2个改进的SAX、经典的欧氏距离（ED）、动态时间规整（DTW）的1-NN分类方法进行对比，结果表明:提出的BOTS分类方法的分类错误率明显低于其他5种分类方法。      

复合材料的智能化修理

<正>嵌入式传感器监控技术正在为复合材料修理带来新变革。随着复合材料结构在各种新机型中所占的比例越来越大、发挥的作用越来越重要,如何保证修理后重新投入运营的复合材料结构的健康状况已经成为维修业必须面对的课题。在研究修理后复合材料结构的原位检测方法时,基于传感器的结构健康监控技术进入了研究人员的视野。位于法国巴黎的GMI Aero公司自成立以来,一直从事复合材料结构修理研究。尽管刚开始主要以设计复合材料制造设备和过程控制设备为主,但后来     

爱上一场奇妙之旅 吴奇隆澳大利亚奇遇记

<正>他是歌手、演员、制作人,也是老板;他是舞台上活力动感的"霹雳虎",更是荧幕里武功盖世的"大侠"、"英雄"。他喜欢挑战自我,热爱用每分每秒的奇遇诠释自己的热情。如果说,这世界上有一片神奇的土地能够挑战他——吴奇隆,那一定是包罗万象的澳大利亚!在这个南半球春暖花开的时节,吴奇隆空降这个被海洋包围的国度,他挑战各种跋山涉水、上天入海的任务,开启一段段充满趣味的奇妙旅行。正如吴奇隆所说,他喜欢在旅途中发现新的自己,体会下一秒未知的惊喜。来追随这位"大侠"的脚步,在澳大利亚快乐玩耍吧!     

直流电机起动的变分与能效仿真

为了提升直流电动机起动效率,对其起动进行变分,得到唯一的转速下凹抛物极值轨线。通过仿真比较,验证此为最低能效的轨线。故而考虑其他几种起动轨线以寻找出能效最优的轨线,尤其是与变分极值轨线相对偶的凸抛物轨线,经仿真验证其为高能效轨线。另外经仿真验证,恒定高电流的简单起动方法也可以进一步提升效率。