一种基于TCBR与RBR融合推理的试飞支持信息系统

深入研究了基于文本案例的推理(TCBR)、基于规则的推理(RBR)及两者融合的人工智能技术,并首创性地运用于先进战机的试飞支持信息系统,由此构建了先进战机智能化试飞支持信息系统的整体框架。建立了其案例库、规则库和知识库的结构。采用Tomcat7、IK Analyzer、GWT、MySQL等运用软件进行开发。实现了理解问答、智能搜索和案例推理等功能,对于试飞工程师还增加了数据库维护及试飞文档编写助手等功能。运行结果表明:系统整体构架设计合理实用;特别是TCBR和RBR的融合运用使系统体现了接近人类思维特点的智能化特征。     

基于NSCT与PCNN的图像融合

针对非下采样Contourlet变换(NSCT)变换的平移不变性、多尺度性和多方向等特点,结合脉冲耦合神经网络(PCNN)的全局连接性和神经元的脉冲同步性,提出基于NSCT变换区域特征与脉冲耦合神经网络相结合的图像融合方法。首先对待融合图像进行多尺度、多方向的分解,低频系数采用区域能量融合规则,高频系数作为脉冲耦合神经网络的输入,最后对融合后的系数经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合结果在主观和客观评价上均优于其他对比方法。     

基于IHS变换的高分辨率遥感图像融合研究与发展

介绍了IHS变换方法和融合原理,以及几种典型的基于IHS变换的融合方法。融合实验采用IKONOS遥感图像．通过对不同融合方法进行比较,总结归纳了基于IHS变换融合方法的发展趋势。     

基于Kohonen网络的动目标实时定位融合算法

为完成对动目标的实时定位测量,有效减小测控装备组网测量实时跟踪定位误差,在建立多定位子系统组网混合式融合结构模型的基础上,利用Kohonen网络的自组织特征映射模型特点,确定各组交会数据的权值,并将其输入1个Kohonen网络进行在线竞争、融合求得目标的位置信息,增强了目标实时位置信息的连续性、完整性,减小了实时定位误差。     

低阻高隐身前缘布局特性研究

在高隐身布局设计研究中,为追求隐身特性,往往会损失部分气动效率。为更好地兼顾隐身特性和气动特性,通过对融合式布局的前缘进行修型,提出一种低阻高隐身前缘布局。对三种不同机身布局进行雷达散射特性和气动特性建模计算,得出修型后布局雷达散射截面降低,且波峰波瓣很窄,同时在气动上提高了升阻比,减小了配平损失,从而较大地提高了气动效率。     

基于多模态感知与融合的无人车韧性导航系统

针对野外复杂环境下的无人车自主导航需要,建立了一种基于多源融合定位、语义建图与运动规划的智能导航系统.首先,针对IMU、轮式里程计、视觉SLAM与激光雷达SLAM等测量子系统,设计了误差状态扩展卡尔曼滤波器进行融合定位.其次,基于改进的CNN语义分割网络生成环境的语义图像,与3D激光雷达点云融合,并使用最大概率更新算法构建语义3D地图.接着,在语义和几何信息投影获得可通行性代价的基础上,提出了一种语义动态窗口的局部路径规划方法.最后,将以上感知、定位与规划方法整合成完整的智能导航系统,在城市与野外典型场景的测试中,相对定位误差小于0.4％D,具备一定的韧性导航定位和智能感知规划能力.     

基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测

针对单参数驱动的涡扇发动机性能退化预测精度不高的问题,提出了一种基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测的方法。通过监测发动机性能退化过程中多源参数,采用专家经验和核主成分分析相结合的方法,进行发动机性能参数的选择和融合,从而构建健康参数。基于非线性Wiener过程构建涡扇发动机退化模型,采用极大似然方法求得发动机退化模型的离线参数估计值;由于不同发动机性能退化的差异性,基于贝叶斯更新理念对随机参数进行实时更新,可以实现对单台发动机的性能退化实时预测。通过实例验证,采用此方法在预测末端方均根误差为0.028 3,整体预测精度提升了54.5%,可以辅助指导维修决策。      

欧美翼身融合大型民机方案综述

未来航空运输市场对大型民机提出了更严苛的要求,采用翼身融合构型成为提升未来民机综合性能的重要发展方向,引起各大飞机厂商和科研院所的广泛关注。从布局变革、方案演变以及关键技术成熟度提升等多方面出发,比较详细地论述了欧美各国在翼身融合方案设计领域的探索研究工作。重点对美国N+2/N+3计划、欧盟第五框架计划中研究的多个主流方案进行分析,并对其中涉及到的系列化、应急撤离、动力集成以及气动设计等问题的研究现状进行了阐述,介绍了各方案针对上述技术问题的解决方式和思路。最后总结了翼身融合布局在未来大型民机上应用所面临的挑战,并对新构型的发展趋势以及前景进行了展望,对我国未来民机新构型方案的发展具有一定的参考价值。     

基于混沌理论的滚动轴承振动信号融合模型预测

提出融合算法模型,在混沌理论的基础上对滚动轴承振动信号进行预测。基于相图法、最大Lyapunov指数法和关联维数法对滚动轴承振动信号进行混沌判别,证明其混沌性。以预测值和真值间差值范数最小为目标导向优化出Kriging模型、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型和极端学习机(ELM)模型的权重,加权法构建融合算法模型。相空间重构法构建滚动轴承振动信号预测的训练样本,并对融合模型、Kriging模型、LSSVM模型和ELM模型进行训练,训练好的模型用于振动轴承振动信号混沌预测。以案例1和案例2共两个实验的滚动轴承振动信号为对象进行验证,两案例的最大Lyapunov指数大于0,从而判断这两个案例的轴承振动信号呈现混沌特性。另外,从方均误差、方均根误差和平均绝对误差指标来评价,融合算法模型的指标值均小于单一模型算法,融合算法模型的预测精度优于单一模型算法。     

脑机接口等新兴科技对传统外科重建肢体功能的启示

肢体瘫痪是人类致残的最主要原因,仅脑卒中等造成的偏瘫在我国就达两千余万患者,长期“无医可治”。中国原创的左右颈七神经交叉移位,将瘫痪上肢神经换接到同侧健康大脑,不仅偏瘫肢体功能显著恢复,更进一步更新发展了传统脑科学理论。然而对于脊髓损伤后肢体瘫痪或严重肢体残缺患者来说仅依靠医学方法尚不能有效治疗。近年来,围绕传统脑电技术发展而来的脑机接口等新兴技术衍生出的交叉学科逐渐兴起,拥有能够解决医学遗留难题的潜能,在国内外掀起一番热潮。作为国家战略需求,研究者应当抓住机会,加大力度支持跨领域、多学科融合,共同研发肢体功能重建新方案,实现新兴科技与中国原创技术融合的再次突破。