PCD刀具高速铣削TA15钛合金切削力的研究

通过利用回归正交设计和单因素试验设计方案,进行了PCD刀具高速铣削钛合金TA15的切削力试验.对高速加工过程中的动态铣削力进行了频谱分析,分析了高频振动对切刺力波形的影响.然后利用单因素试验分析了工件坐标系中三向分力以及刀具坐标系中切向分力随切削用量的变化规律.通过回归正交设计,建立了PCD刀具高速铣削钦合金时切削用量与动态切削力之间的数学模型,并进行了方差分析,验证了模型的可靠度.分析结果为PCD刀具高速铣削钛合全的工艺参数优化及建立高速铣削数据库奠定了基础.     

基于图像处理方法的空间站舱室材料表面真菌滋生监测

针对空间站等空间密闭舱室中微生物的有效监测等问题,选取空间密闭舱室的4种典型真菌,在空间舱常用铝合金板材料表面进行接种腐蚀实验,得到了真菌滋生图像.通过图像增强、特征筛选等方法对图像进行预处理得到数据集,比较了支持向量机(SVM)和随机森林2种分类模型的识别效果.结果表明:SVM模型对铝合金板材料表面真菌滋生图像的种类...     

基于SVM和EKF的高超声速滑翔飞行器轨迹预报

高超声速滑翔飞行器（HGV）拦截问题中,轨迹预报是成功拦截的重要基础。针对HGV机动能力强、轨迹多变的特点,提出了一种基于支持向量机（SVM）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的轨迹预报方法。在HGV的滑翔段机动模式分析的基础上,将HGV的机动运动分解为纵向运动模式和侧向运动模式,进而对运动模式的特征参数予以标定,形成SVM的训练集。建立地基单雷达轨迹跟踪模型,采用EKF对HGV滑翔段轨迹进行稳定跟踪并实现对运动模式特征参数的估计。基于SVM,建立了HGV运动识别框架,实现了对HGV滑翔段轨迹的预报。对平衡滑翔和跳跃机动2种典型机动模式进行数学仿真验证,结果表明,所提方法可以提高对该类目标的轨迹预报精度。      

风场中基于神经网络的炸弹弹道落点拟合分析

介绍了两种炸弹弹道落点拟合神经网络模型,对各模型的优缺点以及处理结果进行了分析。提出了采用广义回归神经网络来处理炸弹弹道落点拟合问题,弹道的落点参数、初始投放条件与风场可通过神经网络的阈值和权值来表现。仿真结果表明,应用广义回归神经网络进行弹道落点拟合,具有算法可行性好、拟合精度高、速度快等优点,而且运算简单;该方法在实战中有很高的参考价值和工程实用价值。     

基于支持向量机的分类器设计

在支持向量机理论的基础上,打破了支持向量机的二类辨识传统,提出基于支持向量机的一类辨识理论,以它为基础设计基于一类辨识的一类分类器。     

最大熵磁共振成象理论

由于在实际磁共振成象系统中,只能得到有限的频谱数据,利用传统的ＦＦＴ方法重建磁共振图象,将导致截断的伪影和低的分辨率。本文提出了一种基于ＡＲ模型的最大熵磁共振成象算法,利用ＡＲ模型外推未知频谱数据,替代了ＦＦＴ方法的填零法重建,并利用了ＢＵＲＧ算法中的ＡＲ模型参数计算的有效性,不仅消除了截断伪影、抑制噪声、提高了分辨率,而且使重建时间与ＦＦＴ方法相当,完全适用于临床应用。     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。     

双重稀疏保持投影(英文)

稀疏保持投影(Sparsity preserving projection,SPP)是一种新型的基于图的降维方法,近年来被成功应用于人脸识别。SPP基于数据的稀疏重建关系建图,从而包含自然的判别信息。然而,经SPP变换后,新的特征是所有原始特征的线性组合,因此很难解释其降维结果。为此,提出了一种新的降维方法——双重稀疏保持投影(Dual-sparsity preserving projection,DSPP),通过进一步对SPP的投影方向施加稀疏约束,希望获得投影方向的稀疏解。具体地,该方法把SPP中投影函数的计算转化为一个回归类优化问题,然后借助L1正则化回归技术获得稀疏投影向量。在人脸数据上的实验结果表明了该算法的有效性。