支持向量机在航空结构声激励应力分析中的应用

支持向量机是一种新的机器学习方法。它以统计学习理论为基础,从结构风险最小化原则出发,具有很好的泛化及推广能力。通过采用支持向量机对飞机襟翼结构在声激励试验中获得的总应力、总加速度及总声压数据进行分类,分别获得结构响应间的线性关系和非线性关系的样本点以及线性与非线性界限。最后利用多元线性回归模型分别建立线性关系和非线性关系的仿真模型。研究表明,支持向量机在模式分类中具有良好的分类性能,在解决航空结构声疲劳问题中有较好的工程应用前景。     

装备保障链敏捷性评价的指标体系及方法

装备保障链敏捷性评价是装备保障链敏捷化的先行条件。提出了装备保障链敏捷性的概念,建立了装备保障链整体和单元敏捷性的评价指标体系,并综合运用群体层次分析法和模糊综合评价方法对装备保障链敏捷性进行评价。研究结果为我军构建敏捷的装备保障链提供了理论与方法支持。     

用于识别两颗故障卫星的RAIM算法

提出了一种可以识别两颗故障卫星的接收机自主完好性监测算法.将最优奇偶矢量法应用于两颗故障卫星识别,指出由于故障偏差可能会抵消而使得正确识别率较低.对最优奇偶矢量法进行了改进,利用对单颗卫星故障敏感的最优奇偶矢量对所有可能的两颗故障卫星组合分别构造两个新的奇偶矢量,用于两颗故障卫星的检测和识别.计算机仿真结果显示,改进后的算法与直接利用最优奇偶矢量法相比,可以显著提高两颗故障卫星正确识别率,识别率可超过90%.同时,改进算法的奇偶矢量构造方法简单,计算量将减少90%以上,更有利于工程实现.      

Gram-Schmidt回归及在刀具磨损预报中的应用

多元线性回归是一种应用广泛的统计分析方法.在实际应用中,当自变量集合存在严重多重相关性时,普通最小二乘方法就会失效.为解决这一问题,利用Gram-Schmidt 正交变换,提出一种新的多元线性回归建模方法——Gram-Schmidt回归.该方法可实现多元线性回归中的变量筛选,同时也解决了自变量多重相关条件下的有效建模问题.将该方法应用于机械加工过程中刀具磨损的预报分析,有效地进行了变量筛选,并得到了解释性强同时拟合优度也很高的模型结果.      

基于小波的能源消费弹性系数预测方法

能源消费弹性系数反映了一个国家能源消费增长速度与国民经济增长速度之间的比例关系,是衡量一个国家能源利用效率的重要指标。鉴于数据中存在较多的噪声,首先用小波分析方法对数据进行滤波,然后用滤除了噪声的数据作为输入变量,用支持向量回归方法建模,并预测未来10年我国能源消费弹性系数变化的规律。实际数据检验表明,该预测方法还是可行的。     

卫星天线极化向量的跟踪定向分析

卫星地球观测站跟踪观测卫星时,天线跟踪极化角方向相对星体坐标系下的极化倾角存在偏移,其偏差大小与观测点地理位置有关。为了更好地实现星地链路跟踪极化匹配,必须确定跟踪极化角。通过对卫星天线极化向量的坐标分解,采用坐标转换法,建立地球观测站天线坐标系中的天线极化倾角对卫星坐标系中极化角的定向关系。基于上述转换关系,通过编程计算,可以对任意线极化信号相对任意观测位置的跟踪极化倾角进行定量分析。     

多元线性回归的预测建模方法

根据历史的样本数据,建立多元线性回归的预测模型;从而在不需要未来样本数据的情况下,预测未来时刻多元线性回归模型中的回归参数,以及主要的模型精度评估指标.对多元线性回归模型参数的预测,转化为对其变量集合的增广矩阵的叉积阵的预测.对叉积阵进行谱分解,利用高维群点主轴旋转的预测建模方法,通过Givens变换得到特征向量矩阵的转角值,对自由取值的转角以及特征值建立预测模型.仿真实验例示了该方法的主要计算步骤;计算结果显示,利用本模型得到的拟合值精度较高,预测值真实可信.最终计算结果和实验结果吻合较好,表明这种方法可以用于分析和预测众多领域中因变量对自变量的回归关系问题.      

基于支撑矢量机的织物疵点识别方法

为了对种类繁多的织物疵点使用机器进行有效的检测和分类,提出了基于直方图统计和支撑矢量机的织物疵点识别算法。该算法运用直方图统计的方法,由概率统计生成直方波形,并将其作为支撑矢量机的输入参数,用于训练特征样本集,以获得支撑矢量。实验表明,该算法用于织物疵点检测是可行、有效的,可得到满意的识别结果。     

细节信息容量与MTF相关分析

文章从信息容量的角度出发,对图像宏观质量做出评价,再通过研究图像的细节信息容量参数,对在宏观上质量相当的图像做出更进一步的评价,挑选出边缘清晰、纹理等细节信息丰富的图像。然后将该评价参数与Ealing仪测得的调制传递函数(MTF)值的变化趋势作曲线回归分析,实验结果表明,细节信息容量与数字成像系统的MTF值的变化有着很好的正相关关系,这对评价数字成像系统MTF变化情况具有较好的实际应用价值。     

微小型捷联惯导系统解析式对准方法研究

对静基座下微小型捷联惯导系统对准技术进行了研究。给出了6种解析式粗对准的对准方法,通过对这6种方法的理论对准误差进行推导,得出对应的理论对准误差结果,其中2种方法误差较小,同时进行仿真,仿真结果验证了理论对准误差推导的正确性。因此,在传感器精度相同的条件下,本文为静基座下微小型捷联惯导系统的粗对准的实现确定了效果较好的2种方法。最后采用了其中的4种方法对实测的微小型IMU数据分别进行了对准验证分析,获得了很好的效果。