基于最小割集排序的航天器故障定位方法

针对故障树分析结果,根据Fussel-Vesely重要度值在0.5附近的基本事件优先考察的原则,区分最小割集,并对它们进行失效影响概率排序.应用该方法可有效地反映各最小割集引起顶事件发生的可能性大小,达到指导故障隔离、修复,提高诊断速度和诊断效率的目的.      

基于广义背景填充的塔式多相水平集的脑肿瘤分割算法

背景填充技术和Chan-Vese模型的塔式多相水平集算法能够在给定的图像中检测出多个目标,而背景填充技术中采用了固定的填充色彩,故该算法得到的边缘是不可调的.为此提出了一种采用可调填充色的广义背景填充技术,使得轮廓可调以便获得所需边缘.脑肿瘤分割实验表明,采用不同的填充色可以得到不同的脑肿瘤轮廓,有利于临床诊断.     

基于快速均值漂移和水平集方法的图像分割技术

通过加强边缘检测函数的约束作用,对L i提出的无需重新初始化的水平集方法进行了改进,用于提高水平集方法对弱边缘与低对比度图像的分割处理性能。同时,利用快速均值漂移法对图像进行预分割,将得到的轮廓作为水平集方法的初始轮廓,从而降低水平集函数的迭代次数。脑部M R图像的分割实验结果表明,该算法能够准确地提取相应的脑组织,同时大大地提高水平集函数的演化速度。     

基于水平集的多相活动轮廓图像分割模型

提出了一种新型的多相活动轮廓模型,是无边活动轮廓模型的广义形式。该模型具有如下特点：（1）提出了背景填充技术,可以在检测目标内部弱边缘时去除阻碍检测的背景信息;（2）在单次二相水平集收敛的基础上,采用多次收敛方式实现了多相分割模型（n-1次收敛实现n相分割模型,n〉1）;（3）介绍了一种提升算法,进一步增强了模型的计算稳定性。实验结果表明,该模型对弱边缘检测特别有效。     

一种基于Petri网模型进行故障树分析的改进算法

集算集,利用Petri网的性质对故障树进行建模,并基于对偶和再吸收处理提出一种改进的最小割法。理论分析和实例验证的结果表明,该算法可以大大地减少计算量,能同时得到最小路且易于在计算机上实现。     

基于粗糙核Fisher鉴别分析的特征提取及其在发动机故障诊断中的应用

将粗糙集理论的属性约简与核Fisher鉴别分析方法结合起来,提出一种基于粗糙核Fisher鉴别分析的故障特征提取方法.首先采用粗糙集理论的属性约简删除与分类无关或关系不大的特征,降低输入特征维数,排除干扰特征的影响,减小了特征提取计算量;再采用核Fisher鉴别分析方法进一步提取非线性特征;最后将该方法应用于航空发动机滑油系统故障特征提取及故障识别中.结果表明:该方法获取的特征在提高分类正确率的同时,还有效地降低了输入特征维数,提高了分类效率,并且对分类器具有较强的适应性和鲁棒性.      

基于二元信道互信息的属性约简方法及其应用

由于知识的粗糙性和信息熵的密切关系,基于互信息的属性约简一直以来都是粗糙集研究的热点,但现有方法都不同程度地依赖于属性值的分布情况,从而影响最终约简结果.为解决此问题,从信息论的角度对属性进行细分,定义了一种新的基于二元信道互信息的属性重要度度量方法,以此为启发式信息构造新的约简算法,实验证明了该算法的有效性;将其应用于重要气象因子的提取,获得了满意的效果.     

Loopy belief propagation based data association for extended target tracking

The data association problem of multiple extended target tracking is very challenging because each target may generate multiple measurements. Recently, the belief propagation based multiple target tracking algorithms with high efficiency have been a research focus. Different from the belief propagation based Extended Target tracking based on Belief Propagation (ET-BP) algorithm proposed in our previous work, a new graphical model formulation of data association for multiple extended target tracking is proposed in this paper. The proposed formulation can be solved by the Loopy Belief Propagation (LBP) algorithm. Furthermore, the simplified measurement set in the ET-BP algorithm is modified to improve tracking accuracy. Finally, experiment results show that the proposed algorithm has better performance than the ET-BP and joint probabilistic data association based on the simplified measurement set algorithms in terms of accuracy and efficiency. Additionally, the convergence of the proposed algorithm is verified in the simulations.     

基于边缘计算和VPRS的火箭设备单机双层判读与实时诊断

为提高参数自动判读的效率，增强设备单机状态诊断的时效性和准确性，提出一种基于边缘计算和变精度粗糙集(VPRS)的运载火箭设备单机双层判读与实时诊断方法。首先构建了边缘层-判读服务器层的双层判读架构。然后，基于边缘计算技术设计了边缘层判读方法，对参数原始数据进行阈值判断与数据筛选。随后，在判读服务器层，定义AIPL(AutoIP Language)判据描述语言设计高阶判据并进行高阶判读；基于VPRS建立了实时诊断模型，对设备单机的历史数据进行约简，挖掘出了简化后的状态诊断规则。最后，以XX火箭设备单机遥测数据自动判读系统升级改造为例，验证了所提方法的可行性与有效性。     

中子星性质的模型依赖性

采用相对论平均场理论（RMFT）下的GL85,GL92,TM1和TM2等核物质参数组,研究了这些参数组对中子星的粒子数密度分布、状态方程及质量-半径关系的影响.结果表明,在不同的参数组下,超子出现的密度、顺序和种类均不同;状态方程的软硬情况也较大不同;中子星的引力质量和相应的半径有明显不同.计算结果也表明,采用GL85,TM1和TM2等参数组得到的中子星质量和半径均在脉冲星的观测数据范围内,而采用GL92参数组得到的中子星质量小于中子星质量下限1.4M⊙（M⊙=1.99×1030kg为太阳质量）.