深成份指数的灰色行业聚类关联与预测模型研究

本文应用系统工程理论,结合灰色趋势关联度,研究了灰色趋势关联系统及数学模型。作为该模型的应用,提出了灰色趋势关联聚类预测方法。以深成份指数为样本对各类行业进行了聚类分析,得到了一种符合实际的聚类预测结果,阐明了灰色趋势关联聚类预测方法的有效性、方便性和实用性。     

Empirical analysis of airport network and critical airports

Air transport network, or airport network, is a complex network involving numerous airports. Effective management of the air transport system requires an in-depth understanding of the roles of airports in the network. Whereas knowledge on air transport network properties has been improved greatly, methods to find critical airports in the network are still lacking. In this paper, we present methods to investigate network properties and to identify critical airports in the network. A novel network model is proposed with airports as nodes and the correlations between traffic flow of airports as edges. Spectral clustering algorithm is developed to classify airports. Spatial distribution characteristics and intraclass correlation of different categories of airports are carefully analyzed. The analyses based on the fluctuation trend of distance-correlation and power spectrum of time series are performed to examine the self-organized criticality of the network. The results indicate that there is one category of airports which dominates the self-organized critical state of the network. Six airports in this category are found to be the most important ones in the Chinese air transport network. The flights delay occurred in these six airports can propagate to the other airports, having huge impact on the operation characteristics of the entire network. The methods proposed here taking traffic dynamics into account are capable of identifying critical airports in the whole air transport network.     

基于模糊聚类的不同机型分类方法研究

随着航空业飞速发展,飞机的种类越来越多,如何对不同机型进行归类,使飞机的设计、制造、使用、维护、保障等工作变得更加高效,是制造商和运营商亟待解决的问题。文中把飞机设计性能特征指标加以解析化和数量化,给出了模糊聚类分析对不同机型的分类计算方法,并实例分析,得到了不同机型的在不同水平下的相似关系。从而为不同机型的归类、相似机型的选择提供了一种方法,也可以作为飞机设计、营运信息、备件设施共享的依据,该方法可以综合机型多种特征,增强了不同机型分类的精确性、客观性和合理性。     

Nb基合金中氧原子扩散及团簇化的第一性原理

利用第一性原理计算,研究了氧原子在Nb中的扩散现象以及施加应变的影响,并对氧原子在Nb-Ti、Nb-Zr合金中的团簇化进行了计算分析。发现在单向应变下,在平行于应变方向上,氧原子的扩散势垒随着应变的增大不断减小,当应变为10%时,扩散激活能从初始的0.92eV降低至0.5eV左右;在垂直于应变方向上,氧原子更容易扩散至被拉长的八面体间隙中,即单向应变下氧原子会在Nb中沿应变方向聚集排列,这会在实际材料中导致应力的集中。计算研究了氧原子在Nb合金中的团簇化问题,发现在纯Nb中,氧原子倾向于均匀分布而不是形成氧原子对;添加合金元素Ti和Zr后,随着氧原子浓度的升高,氧原子对将在合金元素周围形成,Zr周围氧原子对的形成可使体系的能量降低0.29eV。     

用自适应蚁群算法求解集中网站的WEB搜索优化策略

如何提高web信息搜索的效率,改善搜索的性能,是信息检索领域一个重要的研究课题。首先利用自适应蚁群算法求得针对特定类别的最小集中网站集,再通过网页聚类,找到能获得最完全而准确信息的网页序列,从而提高web搜索的速度和准确率。     

一种新的太阳质子事件警报方法的探讨

本文分析了第21太阳活动周后半期的太阳质子耀斑硬X射线辐射资料, 发现它们的峰值流量、积分流量、上升沿斜率、X光子的最高能量和持续时间等物理参数之间有着不同于非质子耀斑的相关性。据此, 本文采用模糊聚类分析法, 对21太阳活动周期间(1980.2—1986.2)的质子事件进行预报试验。其报准率为88.5%, 虚报率为53.1%, 漏报率为11.5%。本文提供了基于X射线辐射特征的太阳质子事件警报的新途径和方法。     

基于波位聚类的相控阵雷达群目标调度模型

如何有效分配有限的能量和时间资源,从而实现大量密集群目标的跟踪测量,是相控阵雷达资源调度面临的难点问题。在采用基于最小期望时间和时间槽优先占用的自适应资源调度模型的基础上,论述了基于波位动态聚类及分区识别算法的相控阵雷达群目标调度模型,详细描述了群目标调度流程图。群目标调度模型根据距离门宽度、方位俯仰波束宽度、目标速度、航迹预测误差和点迹测量误差等确定群目标的分区位置及大小,自动实现群目标的聚类和跟踪。仿真分析表明:该模型能够适应目标群的动态演化过程,实现群内外所有目标的独立跟踪,有效节约群目标跟踪时的资源开销,并已在实际工程应用中得到了验证。     

顾及不确定性分析的多数投票SAR影像变化检测

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）影像变化检测是遥感领域的一个重要研究方向。文章以投票法（Majority Voting,MV）为基础,提出一种全新的顾及不确定性分析的SAR影像变化检测方法（Uncertainty Analysis-based MV,UAMV）。首先选取三组典型的差分影像生成算法,生成三组互补的差分影像。然后使用模糊C均值聚类估算每组差分影像的关于变化类和未变化类的模糊隶属度函数。最后用模糊集合和信息熵理论优化MV,构建顾及不确定性分析的多数投票法,并用所构建方法融合三组差分影像的模糊隶属度函数,生成变化检测图。为验证文章方法的有效性,通过三组真实SAR影像数据进行实验分析。实验结果表明：1）通过用信息熵分析MV融合过程中的不确定性,能够显著提高MV的变化检测性能;2）与7种现有相关算法相比,UAMV方法能够取得更优的变化检测结果。该研究为SAR影像变化检测提供一种新的思路和方法。     

Source free unsupervised domain adaptation for electro-mechanical actuator fault diagnosis

A common necessity for prior unsupervised domain adaptation methods that can improve the domain adaptation in unlabeled target domain dataset is access to source domain dataset and target domain dataset simultaneously. However, data privacy makes it not always possible to access source domain dataset and target domain dataset in actual industrial equipment simultaneously, especially for aviation component like Electro-Mechanical Actuator (EMA) whose dataset are often not shareable due to the data copyright and confidentiality. To address this problem, this paper proposes a source free unsupervised domain adaptation framework for EMA fault diagnosis. The proposed framework is a combination of feature network and classifier. Firstly, source domain datasets are only applied to train a source model. Secondly, the well-trained source model is transferred to target domain and classifier is frozen based on source domain hypothesis. Thirdly, nearest centroid filtering is introduced to filter the reliable pseudo labels for unlabeled target domain dataset, and finally, supervised learning and pseudo label clustering are applied to fine-tune the transferred model. In comparison with several traditional unsupervised domain adaptation methods, case studies based on low- and high-frequency monitoring signals on EMA indicate the effectiveness of the proposed method.     

一种适用于气动优化的高效自适应全局优化方法

随着设计空间的增大和优化问题非线性程度的提高,基于代理模型的优化（SBO）过程收敛越来越慢,并且在局部勘测上呈现不足。本文发展了一种高效自适应全局优化方法,在整个样本细化迭代过程中采用变设计空间取样：即在每一步样本细化迭代过程中,利用当前设计空间中的样本建立代理模型,并且根据样本的内部特征,利用模糊聚类算法将该设计空间分割成几个子空间,然后在每个子空间内通过最大化目标函数的期望提高函数和最小化模型预测目标来增加新的样本,之后对子空间进行融合更新设计空间。6个解析测试算例的结果表明,所发展的方法相比于一般的代理模型优化方法,具有更好的鲁棒性以及全局探索和局部勘测能力,更适用于具有强非线性和多极值的优化问题。RAE2822气动优化实例表明,所发展的方法在处理工程实际问题时,仍然能够保持很好的效率、鲁棒性和自适应性。