基于降维和随机森林的航空发动机涡轮盘应力预测

为了给发动机涡轮盘寿命管理提供有效的数据输入及后续工程应用提供依据,本文基于统计学习和机器学习方法,提出基于降维和随机森林的航空发动机涡轮盘应力预测模型,以发动机可测参数作为初始特征,通过相关性分析、主成分分析与聚类分析,实现了对总体参数样本的降维,并提取出主控因素,再利用随机森林算法建立航空发动机涡轮盘应力预测模型。结果表明：该方法预测精度比未降维的随机森林模型更高,判定系数R2达到0.985以上,证明该方法对航空发动机涡轮盘应力预测是有效的。     

基于MSST及HOG特征提取的雷达辐射源信号识别

针对传统雷达信号识别算法在低信噪比下识别准确率低的问题,提出了基于多重同步压缩（MSST）时频变换及方向梯度直方图（HOG）特征提取的雷达辐射源信号识别算法。所提算法在雷达时域信号短时傅里叶变换（STFT）基础上进行多重同步压缩处理获得信号时频分布图,通过HOG算子对信号时频分布图进行HOG特征提取,将提取的HOG特征通过主成分分析法（PCA）进行降维,将降维后的特征参数送入支持向量机（SVM）对雷达信号进行分类与识别。实验结果表明：所提算法具有较低的复杂度,当信噪比为-8 dB时,仿真实验与半实物仿真实验针对9种典型雷达信号的识别准确率达到90%以上。     

福建省优势服务业竞争力分析

改革开放以来，我国服务业取得快速发展，成为经济增长动力的重要来源。通过构建优势服务业竞争力指标体系，采用主成分分析法（PCA）确定竞争力综合模型并进行实证分析，对福建省服务业竞争力进行综合评价。研究表明：福建省服务业发展仍然以传统服务业为主，现代服务业发展水平较低，科研与教育事业服务业发展水平落后。因此，要加大福建教育与科研投入，通过推进城镇化建设，发展福建旅游等文化产业，建立服务业产业集群等政策来提升福建省优势服务业竞争力。     

基于纹理特征的地貌的统计贝叶斯划分方法研究

通过研究“嫦娥一号”拍摄的月球影像灰度图纹理特征,对月貌进行划分,提出一种利用月球纹理特征结合月球影像的灰度值,采用贝叶斯分类法来进行月球地貌的分类。月球影像的纹理特征是由灰度共生矩阵计算出来的13种纹理特征量来刻画的。具体方法是：首先,选择能将不同月球地貌区分开的最佳纹理特征及提取这些最佳纹理特征所采用的相应最优窗口尺寸;其次,对这些提取出的纹理特征进行主成分分析,去除相关性,再运用贝叶斯分类法进行月貌分类。实验表明,该方法能很好地提取出月球表面的纹理特征,并能成功地对月球地貌单元进行自动识别和分类。最后制作完成的月球地貌分区图能为月球的进一步研究提供参考,为更好地探索月球提供详细的资料。     

复合双基(CDB)推进剂在日本的兴起

改性双基推进剂(CMDB)的后起之秀——复合双基推进剂已在日本兴起,已由基础研究转入应用研究到准备生产和装备。目前准备装备在三种战术导弹上,明年还准备装备两种战术导弹。本文从主要数据、新的概念和日本特点等几个方面进行简述以期引起有关方面高度重视。     

位次加权复合评价模型的构想

在多指标体系评价方法的研究中，不同研究者根据自身数据资料、时间等有限条件，选择或主观赋权评价或客观评价，但仅仅采用一种方法进行评价，结果很难令人满意。为了解决这一问题，提出了结合国内外学术界盛行的以主观赋权来进行评价的层次分析法（AHP）和以客观赋权来进行评价的主成分分析法（PCA）两种方法，通过位次进行最终评价的加权评价模型，命名为“位次加权复合评价模型”。该模型是两种基本方法的组合，能达到优势互补的目的，全面、准确地做出评价。     

主成分分析法在经济项目评价中的应用

本文利用多元统计中的主成分分析法，解决了经济项目中所遇到的难题，并讨论了该方法在实际应用中的可行性。     

FY-1C/D极轨气象卫星空间粒子成分监测器及其在轨探测结果

介绍了风云一号(FY-1)C，D极轨气象卫星空间粒子成分监测器的任务目标、主要功能和工程指标。以及数据的获取和处理方法。给出了空间环境宁静期、地磁扰动事件、太阳质子事件、与太阳活动的关系和粒子长期变化等探测结果，并进行了相应的分析。对C，D星空间粒子成分监测器分别进行的5年和第二次在轨测试结果表明，两星监测器工作正常、性能稳定，探测数据可靠。     

NASA计划发射“气流”号Aura地球观测卫星

NASA将于6月19日发射一颗新一代Aura号地球观测卫星，这颗卫星将提供迄今关于地球大气状况的最好信息。