基于分层置信规则库的惯导系统性能评估方法

为解决惯导系统（INS）性能评估所面临的高价值样本缺失、评估指标多、系统复杂等问题,提出一种基于分层置信规则库（Hierarchical BRB）的惯导系统性能评估方法。将专家知识与监测数据进行有效融合,提高了惯导系统的性能评估精度。首先,针对惯导系统结构构建分层BRB模型,同时将系统内部器件产生组合误差考虑在模型中。其次,为降低专家知识不确定性对初始模型评估精度的影响,采用基于投影算子的协方差矩阵自适应优化策略（P-CMA-ES）构建优化模型,通过监测数据对模型参数进行微调。最后,以某型捷联惯导系统的性能评估为例,验证了所提方法的有效性。     

军用航空发动机IETM数据模块编码规则研究

基于Sl000D标准对数据模块的编码要求,讨论了军用航空发动机技术资料的特点和手册数据的来源,提出了数据模块编码的设计流程,从数据模块编码和信息控制码两种重要的编码要求出发,结合军用航空发动机技术资料的特点提出了军用航空发动机数据模块编码规则并应用于具体实例中,可作为指导军用航空发动机交互式电子技术手册数据模块编码标准制定的设计依据,对其他大型复杂装备IETM设计也具有指导和借鉴意义。     

基于支持向量机的航空发动机转静碰摩部位诊断规则提取

引入基于支持向量机(SVM)的数据挖掘技术,提出了基于SVM的转静碰摩部位诊断知识获取.首先,基于带机匣的航空发动机转子实验器,模拟了4个碰摩部位的碰摩实验,利用机匣4个部位的应变测试,获取了4个碰摩部位和4个测点的大量实验数据;然后提出了一种基于支持向量聚类(SVC)的诊断知识规则提取方法.在该方法中,利用SVC算法得到特征选取后样本的聚类分配矩阵,最后根据聚类分配矩阵构建超矩形规则.为使规则更加简洁,易于解释,采用规则合并、维数约简、区间延伸等方法对超矩形规则进行进一步简化.利用基于SVM的数据挖掘方法,从大量的碰摩部位实验数据中提取出了转静碰摩部位诊断的知识规则,并进行了相应解释和验证,规则识别率达到了99%以上,表明了该方法的正确有效性.      

基于TOC及启发式规则的生产计划与控制方法

为解决复杂产品制造系统面临的多品种、小批量的生产计划与控制问题,参考APS的计划模型,提出了一种基于TOC及启发式规则的生产计划与控制方法。该方法通过在不同的计划与调度层面集成传统生产计划与控制方法、TOC理论和启发式规则的特性,辅助车间快速有效地实现生产作业控制。该方法最终实现于制造执行系统(MES)平台,通过在某制造企业的应用,验证了其可行性和有效性。     

平行滑行道对跑道容量的影响

结合FAA和LMI模型的优点,建立了新的跑道容量计算模型。用此模型分别计算了单跑道混合起降（到达百分率为50％）的使用构型,在无平滑道和设有一条和两条平滑道时VFR飞行规则下的跑道小时容量。定量地分析了增设平行滑行道对提高跑道容量的作用,并试图为机场控制区的规划决策提供一点参考意见。     

基于肤色分割、模板匹配与几何规则确认的人脸检测

提出一种以动态视频流彩色图像为研究对象,基于肤色分割、模板匹配与几何规则确认的人脸检测方法。实验结果表明,提出的算法具有较高的检测正确率和自适应能力,同时具有快速的检测速度。     

飞机经营性租赁的属性及黄金规则

随着中国经济的发展带动国民可支配收入的提高和消费支出的增_力口,我国航空业已进入了快速发展阶段,对飞机的需求不断增加,飞机租赁已经成为我国航空公司获得资金的重要途径。同样随着我国租赁公司的增加和对飞机租赁业务的开拓,创新和竞争已无法回避,创新和竞争也将对我国租赁公司的能力提出了更高的要求。     

航空发动机内窥检测智能诊断专家系统

内窥检测在航空发动机维护中得到广泛应用,但是目前的人工检测方式已经难以满足民航业的需求,将智能诊断专家系统引入到航空发动机内窥故障检测中,并集合了基于规则的专家系统和基于案例的专家系统的优点．研究了一种航空发动机内窥检测智能诊断混合专家系统,该系统首先对处理后的内窥图像进行规则推理,若无法找到匹配规则再转入案例推理,直至给出故障诊断结果和维修策略。通过实验检验,专家系统可以准确、快速地给出诊断结果。     

复杂装备研制项目的风险源识别

大型复杂装备研制项目高风险与参研单位多的特点使得研制过程中风险传导时有发生。针对风险传导要素风险源的识别问题,提出了一种基于关联规则(AR)与决策实验室分析法(DEMATEL)的风险源识别方法。该方法从数据挖掘的角度,先求解出风险类型与风险因素的关联规则,再求解出风险源之间的影响程度,最后通过DEMATEL得到各风险源相关参数。并且对某参研单位数据库中某阶段的数据用此方法完成了风险源的识别,识别结果显示了各风险类型对应的风险源以及易导致研制项目发生风险传导的风险源。     

广义点削减因子反模糊化方法

将负规则引入到模糊控制器规则基中的每一条正规则,扩展了削减矢量的类型,使之不再局限于单位矢量。同时将削减因子的可行域予以适当扩展,提出了广义削减因子反模糊化方法(GDA)。选择拥有折衷参数的BADD法计算训练数据的反模糊化输出期望值,将GDA与DA在最小二乘意义下进行了对比。数值结果显示由GDA所得的反模糊化输出比DA所得的能在更大程度上逼近期望值。三组训练数据的训练结果均能说明GDA优于DA。