基于多层次特征的高分影像海岸带地物分类

针对高分辨率影像地物光谱丰富复杂的问题，文章提出了一种结合像元-对象-空间格局特征的水域、盐田等海岸带精细地物分类方法。首先基于像元和空间格局特征分别利用遗传算法优化随机森林参数进行分类；其次将两种分类结果采用D-S证据理论融合；然后基于不同地物斑块的空间上下文信息，采用粒子群算法优化支持向量机（Support Vector Machine，SVM）参数实现面向对象的二次分类。为验证方法的有效性，收集山东省莱州湾海岸带附近区域的“高分二号”卫星影像，开展了水域及水利设施用地、盐田、工矿用地、交通运输用地、住宅用地、沿海滩涂、海域与耕地8类地物的分类实验，总体精度达到97.21%，Kappa系数为0.964 2。实验结果表明，文章提出的高分影像海岸带地物分类方法兼顾像元、对象及空间格局特征优点，能够实现多层次细致分类，并同时兼具较短的训练时长与较高的分类精度。该研究成果可为中国海岸带生态环境监测与土地利用规划提供一定技术支撑。     

光学元件数控单轴加工中的边缘效应控制建模方法

边缘效应严重制约了计算机控制光学表面成型技术（CCOS）的加工精度和加工效率，是亟待解决的技术难点之一。基于Preston方程，建立工具盘在加工工件边缘时的定量去除模型，是解决该问题的重要途径。将加工工件、工具盘尺寸，磨削压力、速度、时间，磨削点位等加工参量进行数学建模，建立边缘去除函数模型，精确计算边缘压力分布和磨削累计时间。随着工具盘在工件边缘露边量增加，工具盘压力呈指数级增长。工件磨削累计时间随工具盘中心点位不同呈现分段变化规律。研发单轴机数控设备，利用工具盘沿工件边缘母线点位移动方式，进行边缘效应控制研究。通过实验精确求出Preston方程比例系数k，验证模型仿真与实际加工结果吻合性，准确度达到91.9%。数控单轴机修边方法和建立的数学模型可以很好地指导实际研磨抛光过程。     

Compressor geometric uncertainty quantification under conditions from near choke to near stall

Geometric and working condition uncertainties are inevitable in a compressor, deviating the compressor performance from the design value. It’s necessary to explore the influence of geometric uncertainty on performance deviation under different working conditions. In this paper, the geometric uncertainty influences at near stall, peak efficiency, and near choke conditions under design speed and low speed are investigated. Firstly, manufacturing geometric uncertainties are analyzed. Next, correlation models between geometry and performance under different working conditions are constructed based on a neural network. Then the Shapley additive explanations (SHAP) method is introduced to explain the output of the neural network. Results show that under real manufacturing uncertainty, the efficiency deviation range is small under the near stall and peak efficiency conditions. However, under the near choke conditions, efficiency is highly sensitive to flow capacity changes caused by geometric uncertainty, leading to a significant increase in the efficiency deviation amplitude, up to a magnitude of ?3.6%. Moreover, the tip leading-edge radius and tip thickness are two main factors affecting efficiency deviation. Therefore, to reduce efficiency uncertainty, a compressor should be avoided working near the choke condition, and the tolerances of the tip leading-edge radius and tip thickness should be strictly controlled.     

支持向量机理论的研究与进展

回顾了支持向量机理论的发展历程,介绍了支持向量机的标准训练算法及其分解算法、变形算法、几何算法以及多类分类算法,重点描述了最小二乘支持向量机算法,总结了支持向量机理论及其应用的现状与存在问题,对支持向量机的未来发展方向进行了展望。     

基于虚拟机QEMU的嵌入式全系统仿真测试环境的研究与实现

为了能节省测试设备的成本和提高嵌入式软件系统测试的效率,本论文设计了一个基于QEMU虚拟机技术的通用嵌入式全系统仿真测试环境,来实现嵌入式软件的系统测试。本文将着重介绍本测试系统中被测设备硬件仿真部分的设计与实现,以及针对该部分进行测试的测试结果。     

基于支持向量机的抗干扰决策技术

为了应对日益复杂的电磁环境，认知雷达的概念被引入电子战中。认知电子战系统包括认知侦察、认知对抗和认知效能评估3个重要环节。针对认知电子战系统对抗干扰决策技术的需求，为实现自适应的决策抗干扰措施，将支持向量机(SVM)算法运用于抗干扰决策中。仿真结果表明:基于SVM的抗干扰决策技术可以自适应地决策抗干扰措施，进行干扰对抗，该算法完成了认知电子战中的最后的一步，使认知电子战系统实现闭环。     

“珠海一号”高光谱数据城市不透水面提取研究

不透水面是评估城市化进程和评价城市环境的重要参考指标，研究城市不透水面的空间覆盖程度对城市生态环境保护、宜居城市建设具有重要意义。本文以“珠海一号”高光谱影像为数据源、珠海市陆域为研究区域，选取支持向量机和随机森林机器学习算法，结合光谱特征，实现城市不透水面信息提取。结果表明：使用“珠海一号”高光谱数据提取不透水面可行性较强，且支持向量机算法更适用于“珠海一号”不透水面提取，总体精度和Kappa系数分别达到92.4%、0.78；基于“珠海一号”高光谱数据进行城市不透水面提取，可为城市规划建设、分析城市土地扩张、评估城市灾害风险提供可靠理论依据和数据支撑。     

UML在航空电子系统中的应用研究

UML是使用最广泛的面向对象建模语言,它是信息技术的蓝图和详细描述系统结构的方法.象在非航空电子系统一样,UML在航空电子系统中也得到了普遍应用.不同的公司对UML在航空电子系统中的应用进行了不同的扩展.但是,OMG(Object Management Group)没有把任何一种扩展作为标准.本文通过应用研究对 IBM Rational的 B.Selic提出的 UML/RT进行扩展,将它应用到航空电子系统中,并且详细说明扩展的意义和结果。