模糊聚类灰关联度分析的决策方法

利用模类聚类分析、灰关联度分析的各自优势，将模糊聚类分析与灰关联度分析相结合，探讨一种有效而实用的决策方法－模糊聚类灰关联度分析法。     

格林公式在有有限多个孤立奇点区域上的运用

本文着重研究在具有有限多个孤立奇点的区域D上,如何运用格林公式,简化较为复杂的第二类曲线积分的计算问题。同时提出其理论根据,并给予严格的论证。     

宽带高效率E类功放负载网络的设计

依据“参数补偿压缩法”的原理，给出宽带E类功放电路，借助于电路优化理论设计出实际的宽带负载网络，制作出一个工作于30－90MHz，输出功率为7．6－10．2W，总效率为72％－84％的功放电路，实验证明，该宽带负载网络及其设计方法正确且实用。     

Ⅱ类盲降大雾天气显神戚 国航西南公司执管的39架飞机都可以进行Ⅱ类盲降

大雾天气再也不会长时间困住飞机了112月9日记者获悉，经民航总局华北管理局和西南管理局的联合审定后，国航西南分公司执管的39架飞机全部都可以在双流机场低能见度天气标准下运行Ⅱ类盲降．成都秋冬季节经常发生的低云多雾天气长时间。大面积延误航班的现象将得到极大缓解。记者在当天突发的大雾天气中．真切地感受到了Ⅱ类盲降的威力。     

基于LASSO变量选择的航空发动机相似性剩余寿命预测

由于航空发动机监测变量众多,传统方法直接选取性能退化趋势明显的变量进行寿命预测,所以提出一种基于LASSO(least absolute shrinkage and selection operator)的变量选取方法,结合相似性寿命预测方法有效提高了预测精度。基于K-means聚类区分不同工况,对航空发动机多个监测变量根据聚类结果进行变量转换。基于LASSO方法选取最优传感器变量。基于相似性方法进行航空发动机剩余寿命预测。将基于LASSO的变量选取方法与传统的根据退化趋势大小进行选择的方法进行剩余使用寿命预测的结果进行了对比研究。结果表明：基于LASSO选取变量的相似性寿命预测误差的标准差在3种运行周期下分别减少了约1.84、3.46、4.23。     

类X-43A飞行器高超声速分离仿真

高超声速飞行器级间分离过程广泛存在于军事和航空航天应用中。为了对该过程中气动干扰和各分离参数的影响有更加深入认识,以类X-43A飞行器为研究对象,采用网格变形/局部网格重构的方法对其进行仿真研究。详细分析了高超分离过程中典型的流场结构,尤其是飞行器和助推器之间的级间干扰;另外,重点讨论了初始攻角、弹射力对分离过程中飞行器和助推器的轴向/法向相对距离、气动力以及飞行器攻角的影响规律。结果表明：级间分离过程受到涡流和激波的双重干扰;攻角对飞行器和助推器法向相对距离影响较大,小攻角或负攻角更有助于二者分离;弹射力对轴向相对距离影响显著,较大的弹射力能够使飞行器较快脱离级间干扰区,达到安全的分离距离。     

基于改进Yolov3 算法的舰船目标检测识别系统

针对复杂战场环境下对海目标检测识别的需求,设计了一种基于改进Yolov3 算法的海面舰船目标实 时检测识别系统。使用微调分类网络、增加训练尺度、聚类目标边框维度、二级特征分类等方法对Yolov3 检 测识别网络模型进行了优化,在提高识别精度的同时有效降低了漏检率和虚警率。实验结果表明,优化后的网 络模型在自建的舰船图像数据库中将检测识别平均准确率提高到了79.3%,对真实海上航拍视频中舰船目标识 别的平均准确率达到了81% 以上。     

一种终端区利用率评估方法研究

终端区利用率量化评估是解决终端区运行瓶颈、挖掘运行潜力的重要前提。现有方法大都面向全空域,指标缺乏通用性。聚焦终端区运行特点,构建了终端区利用率评估指标,基于灰色绝对关联度和主成分分析法,建立了灰色主成分评估模型,并对传统灰色绝对关联度的计算方法进行改进。以20个典型终端区数据为基础,经模糊C均值聚类验证了所提方法有效正确,且可区分性更好,能够满足多个终端区间的横向对比要求;结合广州终端区雷达数据进一步分析,发现方法更加细致地反映了沿时间轴的资源利用情况,满足单个终端区的纵向对比要求,可以为终端区的天气影响评估及流量管理优化策略评估提供论证依据。     

航天器被动检漏方法的探讨

分析了航天器被动检漏的具体要求，对常用几种主要被动检漏方法进行了评述，指出了各种被动检漏方法的优、缺点和技术状态。最后，针对我国航天器的被动检漏需求，推荐了航天器被动检漏的相关措施。     

增量聚类综述及增量DBSCAN聚类算法研究

本文首先介绍了增量聚类算法的分类以及研究现状,提出了增量聚类算法等价性概念;然后介绍了增量DBSCAN聚类算法;最后针对用于批量更新的增量DBSCAN聚类算法,提出了本文的改进方法。其中,用插入更新数据集生成的子模式调整原聚类模式的方法,还可有效地应用于分布式聚类。