基于核主成分分析的空域复杂度无监督评估

空域复杂度评估作为衡量空域运行态势、管制员工作压力的关键手段,是运行调控的基础。由于影响因素众多,不同因素间耦合关联复杂,且标定样本很难获取,空域复杂度的准确评估被公认为航空领域的一个挑战性问题。提出了一种空域复杂度的无监督评估方法。首先通过核主成分分析挖掘原始样本各维度的非线性耦合关系,准确提取能够最大化复杂度评估信息量的主成分,进一步设计了可按需定制的主成分聚类方法,实现了无监督条件下空域复杂度的准确评估,为空域划分、流量管理提供了有效的技术支撑。     

基于隶属度和LMK-ELM的航空电子部件诊断方法

为提高航空电子部件模块级故障诊断精度，提出一种新的面向"软聚类"的局部多核学习（LMKL）-超限学习机（ELM）离线诊断方法。通过引入模糊C均值聚类对样本空间进行模糊划分，挖掘聚类内部多样性的同时，实现了对过学习的抑制；将模糊划分产生的隶属度信息融入LMKL-ELM的优化过程，运用基于初始-对偶混合优化问题的三步优化策略克服了局部核权重二次非凸的问题，在l₁-范数与l₂-范数约束下分别给出了相应的更新方法。将所提方法应用于某型机前端接收机，结果表明：与4种流行的多核诊断方法相比，该方法可有效避免漏警、抑制虚警，在l₁-范数和l₂-范数约束下，其诊断精度比其他方法的平均值分别提升了4.09%和5.13%。     

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。     

基于多维加权聚类的雷达信号分选方法

随着数字技术的发展,新体制、新技术雷达不断出现,反辐射导引头面临的信号环境更加密集和复杂,传统的方法已经不能对其进行有效分选。文中提出一种新的基于多维加权聚类的雷达信号分选算法。通过统计和熵值分析确定权值,计算加权的欧几里得距离,根据既定门限合并同类聚类中心,从而实现雷达脉冲的分选,并在各聚类中心应用改进的SDIF算法进行PRI精分选。计算机仿真结果验证了该方法分选的有效性。     

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。     

Segmentation of extreme ultraviolet solar images via multichannel fuzzy clustering

The study of the variability of the solar corona and the monitoring of its traditional regions (Coronal Holes, Quiet Sun and Active Regions) are of great importance in astrophysics as well as in view of the Space Weather and Space Climate applications. Here we propose a multichannel unsupervised spatially constrained fuzzy clustering algorithm that automatically segments EUV solar images into Coronal Holes, Quiet Sun and Active Regions. Fuzzy logic allows to manage the various noises present in the images and the imprecision in the definition of the above regions. The process is fast and automatic. It is applied to SoHO–EIT images taken from February 1997 till May 2005, i.e. along almost a full solar cycle. Results in terms of areas and intensity estimations are consistent with previous knowledge. The method reveal the rotational and other mid-term periodicities in the extracted time series across solar cycle 23. Further, such an approach paves the way to bridging observations between spatially resolved data from imaging telescopes and time series from radiometers. Time series resulting form the segmentation of EUV coronal images can indeed provide an essential component in the process of reconstructing the solar spectrum.     

基于神经网络的飞行科目模板样本集建立方法

为建立某一飞行科目的模板样本集,提出一套基于神经网络和卡尔曼滤波的数据处理方法。任选一次试飞样本,建立Kohonen自组织神经网络进行参数降维、聚类分析、特征提取等,使样本量缩减90%以上,得到该科目的模板样本集。用处理后的样本训练BP神经网络,对其他未经处理的试飞样本进行载荷预测,误差均在3%之内,说明处理后的样本能代表该科目的数据特点,即为模板样本集。方法可以为飞机载荷监控数据库的完善工作服务。     

基于加工能力模糊聚类的设备分组方法

为了在工艺设计中高效、合理、准确地确定加工设备,实现资源优化配置,提出了基于加工能力模糊聚类的设备分组方法.该方法采用加工能力元描述设备的加工能力,通过对加工能力元的聚类分组,实现对设备的分组.在此基础上,建立了加工能力元的数学模型,采用区间数模糊C-均值聚类算法对模型进行了求解,并采用改进的最大最小距离算法产生初始分组中心.最后,通过具体实例,验证了该方法的有效性.     

廊坊市新型城镇化水平及指标体系构建研究

在理解新型城镇化内涵的基础上，分析廊坊市城镇化现状，根据廊坊市具体情况，建立一套包含五类，36个具体指标的综合测度城镇化水平指标体系，并对廊坊各县（市）城镇化水平进行主成分分析和聚类分析，从而定量了解廊坊各县（市）城镇化水平，清晰地分析不同县（市）城镇化发展状况，为廊坊市新型城镇化战略的制定提供科学依据。     

花键滚刀法向齿形计算机辅助设计

复杂刀具采用传统方法设计时，精度低、周期长。介绍了花键滚刀法向齿形计算机辅助设计的基本方法，即首先计算出花键滚刀法向齿形的理论齿形，然后用圆弧来代替理论齿形，并高速代用圆弧使其误差不超过允许值，并利用数据库中的相关参数，完成齿形图及加工零件图的绘制。采用本方法可提高设计精度、缩短设计周期、简化复杂刀具设计过程。