信息系统集成方面的若干问题

对信息系统集成中的信息集成,功能集成,平台集成、人的集成等几方面的问题进行了研究,在此基础上提出了一种系统集成的方法,即以信息集成为目标,功能集成为基本框架,平台集成为技术基础,人的集成为根本保证的全方位信息系统集成.文中结合某航空公司信息系统集成实例来说明这种全方位信息系统集成的方法,对信息系统集成具有一定的理论指导意义.     

一种高精度角速率圆锥补偿算法

以角速率信号作为算法输入时,采用以往常用的圆锥补偿算法,算法误差明显增大.鉴于光纤陀螺角速率信号可以直接获取,提出了一种以角速率信号作为圆锥补偿算法输入的新补偿算法.在姿态更新周期内,以光纤陀螺角速率信号作为输入,求得陀螺角速率输出的表达式,结合旋转矢量微分方程,推导出新圆锥补偿算法表达式,然后以算法漂移误差最小对新算法进行优化.采用规则进动、典型的圆锥运动以及有噪声干扰的圆锥运动作为测试输入,通过与传统算法的对比,新算法计算量低、计算简单方便,算法精度高.新算法的提出为高动态环境下光纤陀螺捷联系统的姿态误差补偿提供了一个新的思路.     

决策支持系统中的反馈机制研究

将反馈机制引入决策支持系统的研究与设计，分析了ＤＳＳ中反馈的基本特点，应用控制论，行为科学、人机工程学及系统仿真理论的有关思想和方法，提出了决策状态反馈与决策输出反馈的基本概念，并给出了相应的人机交互与策略仿真两种反馈模式，研究了其对决策的影响，最后结合具体实例分析研究了引入反馈后的决策过程和结果，研究表明，反馈机制的引进能有效地提高决策有效性。     

具有线性回归特征的多组实验结果对比分析方法的研究

研究试验参数变化情况下．具有线性回归特征的多组试验结果差异性的对比分析方法。数学上谈问题转化为对回归直线的常数口和比例系数6两组随机样本的F检验。当这两个指标均无显著差异时，认为两组(或多组)试验数据无显著差异。谈法将判断的范围外推到了整个实数域，因此要求条件过高。本文提出了重合度法，即用试验参数的共同区域内回归直线置信带的面积重合度．判断实验结果的一致性。对试验数据的分析表明，该方法具有明显的合理性．但其临界值还需进一步研究确定。     

一种基于核回归的改进型图像去噪方法

为了消除图像处理中的噪声,同时尽可能地保留图像细节,提出了一种基于核回归的图像去噪算法。该方法的基本思想是在经典方法以像素位置决定权值的基础上,引入像素灰度值。即核函数在计算权值时考虑两个因素:空间距离和灰度距离。通过计算控制核来做到自适应,最后引入一个迭代过程。实验结果表明该算法能够在滤除图像中的高频噪声的同时尽可能保留了图像的细节特征,获得了较为理想的去噪效果。     

关于提高运营故障数据处理和利用效率的方法研究

某型飞机作为国产民机运营的探路者和先行者,在积累运行经验同时,也暴露出日利用率低(某型机队日利用率仅为空客机队的三分之一)、使用困难和机队重复故障多(空客机队重复故障为零,某型机队重复故障为两位数)、部分故障得不到及时有效的回复等问题。这些问题的存在有飞机设计可靠性的原因,但同时也反映出运营支持能力的不足,而其中运营数据处理的能力又是运营能力的核心体现。通过对运营故障数据的标记和分析,提高故障数据处理效率,为型号的设计优化提供支持和检验,从而大幅提升国产民机的运营支持能力,以提高飞机的商业竞争力。     

基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法

针对在目标跟踪中单模型跟踪算法难以应对目标运动形式的变化,而多模型跟踪算法存在结构固定、跟踪精度被非匹配模型削弱且模型切换缓慢的矛盾,文章提出了一种基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法。通过分析目标几种基本运动模式的轨迹特点,归纳出目标运动轨迹的特征向量。利用训练好的BP神经网络对滑窗里的轨迹段进行运动模型识别,按结果进行跟踪模型切换,达到使跟踪算法实时适应目标运动状态的目的。仿真结果证明了该算法的有效性,且与传统的多模型算法相比,具有结构更加简单、更强的灵活性和拓展性的特点。     

Softmax分类器深度学习图像分类方法应用综述

基于深度学习的人工智能图像分类方法研究是当前计算机视觉领域的研究热点。面向深度学习中的Softmax图像分类方法,首先回顾了图像分类技术的发展历程,接着介绍了图像识别技术中的分类器,并解释了Softmax回归函数的分类实现原理。基于Softmax回归分类器的应用,详细阐述了多种图像分类技术,具体包括浅层神经网络、深度置信网络、深度自编码器和卷积神经网络。同时,对比介绍了各种级联模型的具体结构、训练方法、实际应用、分类效果以及优缺点。最后,从Softmax回归分类器、深度学习网络模型和高维数据分类三个方面对基于Softmax回归分类器的深度学习模型在图像分类方面的发展与应用前景进行了展望。     

基于互信息的输入变量选择算法综述

空间环境是空间态势感知的重要组成部分,在空间科学领域,受限于对日地系统物理规律的全面认知,现有的基于物理机制的空间环境预测模型目前还难以实用化,通常采用的多是基于数据的经验类模型。基于互信息的输入变量选择算法为空间环境要素预测模型的输入确定了思路。由于能充分考虑不同输入、输入与输出之间的潜在关系,基于互信息的输入变量选择算法近年来在回归及分类问题上得到了广泛的应用和发展。本文以输入变量选择算法的3个关键环节,即评价标准、搜索策略和停止准则为线索,从不同角度对基于互信息的过滤式变量选择算法进行了系统的分析与梳理,重点对不同变量评价标准依赖的假设条件进行了数学上的推导和说明。最后总结了其发展规律,可为后续研究尤其是建立空间环境预测模型提供借鉴。     

多目标多约束组合体与飞船轨道维持优化

针对天宫二号/神舟十一号任务组合体运行与飞船返回要求,建立了升交点经度、轨道偏心率、指定时刻轨道高度及速度倾角等多目标特征参数的控制方程;根据组合体至飞船撤离准备各阶段的飞行特点,分析了近圆轨道偏心率中长期演化情况以及飞船返回双脉冲控制量随控制时间的变化规律,提出了通过两次组合体与飞船联合规划来满足不同约束的控制策略;根据撤离后飞船、天宫以及伴星的相对运动关系研究了结合规避控制的飞船双脉冲维持优化控制方案。最后依据神舟十一号任务的飞行过程,设计算例验证了该方法的有效性,具有较好的工程应用价值。