最大熵分位值估计及其对偶型优化解法

针对经典最大熵分位值估计中拉格朗日系数计算目前存在高度非线性、计算结果精度不高或有时难以收敛等问题,提出了一种对偶型 逐次寻优的方法.基于拉格朗日对偶法,推导建立了含有拉格朗日系数优化函数的对偶表达式;在此基础上,基于样本的概率权重矩约束,提出了逐次寻优算法.针对几种常见的概率分布类型和一种较为复杂的概率分布类型,采用对偶型最大熵方法和经典最大熵方法对其概率累积函数和分位值进行计算对比分析表明:对偶型最大熵分位值估计不仅具有非线性程度低、形式简单,而且对偶型 逐次寻优的方法具有比较高的计算精度,优化迭代的收敛性好等特点.      

模糊AHP法在机场最小起降带优选评价中的应用

机场最小起降带的选择 ,可视为多目标决策问题 ,采用层次分析法(AHP)求解。但实际研究过程中发现 ,最小起降带优选过程中所考虑的起降要求等因素多为带有模糊概念的标度 ,一般不易把握 ,而层次分析法中关于判断矩阵的一致性指标又常常难以达到。为解决上述问题 ,将模糊集合论与决策理论相结合的产物———模糊层次分析法 (FAHP)引入到了最小起降带优选模型中来 ,对影响因素的权值确定提出了新的方法。     

行星齿轮传动系统的稳态热分析

行星齿轮传动系统中,各零部件的本体温度和温度场的分布对系统的工作性能和可靠性有重要影响。以直升机的主传动系统中的行星齿轮系统为对象,建立了其发热模型和热传递模型,利用热网络分析法从而得到该系统的稳态温度分布,为行星齿轮传动系统的稳态热分析提供了一个有效的方法,并为行星齿轮系统的瞬态热分析奠定了基础     

密集杂波环境下的数据关联快速算法

基于联合概率数据互联（JPDA）的思想,提出了一种新的数据关联快速算法（Fast Al-gorithm for Data Association,简称FAFDA算法）.该方法不需象在最优JPDA算法中那样生成所有可能的联合互联假设,因而具有计算量小,易于工程实现的特点。仿真结果表明,与最优JPDA算法相比,FAFDA算法的跟踪性能令人满意,并且在密集杂波环境下可实时、有效地跟踪100批次以上的目标。     

合作群决策模型及其梯度解法

利用极大熵原理,提出一种衡量专家决策水平及决策合作程度的新方法--决策梯度法,并以此为基础,建立一种合作群决策优化模型,从理论上证明了模型的有效性,给出了模型的求解算法。最后,通过算例计算分析,获得群决策满意解。     

基于并行关系与因果关系的关联规则

目的是建立同时具备并行关系、时序关系和因果关系等三个关系新前提下的数据挖掘的关联规则.本文指出了初始关联规则存在的三个潜在的前提;探讨了同时背离这三个潜在前提建立新的关联规则的可行性;给出了建立两并行关联事件之间因果关联规则的方法;从而获得了在新的背景下的关联规则.在此基础上,本文提供了联系并行关联的因果关系的范例,作为在具有并行、时序和因果等复杂关系数据库中的综合挖掘的一个途径.     

基于模糊综合评判的维修性设计评估

鉴于影响维修性设计评判的多因素性和不确定性，提出用模糊综合评判法，进行飞机维修性设计的综合评价。在建立模糊综合评判集的基础上，利用层次分析法确定评价因素的分配权重，对维修性设计进行评估。根据评判结果．进行方案选择或做出设计改进，保证维修性设计满足规定的要求。     

基于关联规则挖掘的一种改进Apriori算法

关联规则挖掘是数据挖掘技术的一个重要分支,其中Apriori是目前最经典和具有影响力的关联规则挖掘算法.在分析研究关联规则挖掘中Apriori算法的基础上,针对Apriori算法中的两个主要操作--连接和剪枝进行改进,通过扫描1-项集、去除分解子集操作及不生成候选项集等多种策略结合的方法来减少连接操作的数据项数和算法运行过程中对数据库扫描的次数,最终使改进后的Apriori算法的性能得到提高.     

轴对称近似等熵压缩流场的乘波前体优化设计

以升阻比为优化目标，在来流马赫数Ma=2—4及飞行高度H=20km-24km条件下，进行了轴对称近似等熵压缩流场的乘波前体优化设计，通过CFD验证Ma=4优化乘波体的气动特性，并研究了Ma=3优化乘波前体在非设计条件下的气动特性。结果表明：近似等熵压缩下表面的乘波前体在设计条件下具有良好的气流压缩效果，可满足机体／发动机一体化设计的需要；乘波前体升阻比在1．5—1．9之间，纵向压心位置靠后；非设计条件下，压缩波不聚焦，小于设计马赫数升阻比时降低，大于设计马赫数时升阻比略大。