基于加权朴素贝叶斯分类器和极端随机树的蛋白质接触图预测

提出一个新的基于集成学习的预测器(TargetPCM),对蛋白质接触图(特别是中长程)进行高精度的预测。首先,TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类器(Weighted Nave Bayes classifier,WNBC)融合3个接触图预测器的输出,其中WNBC中的权重参数通过粒子群算法优化得到;其次,将WNBC融合后的输出和基于序列的特征进行组合,得到更具鉴别能力的特征;在此基础上,应用极端随机树训练得到最终的蛋白质接触图预测模型。为了验证TargetPCM的有效性,在包含98个非冗余蛋白质的数据集上进行了测试。结果表明:对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的集成预测器(NeBcon)分别提高了8.2%,16.1%和5.3%。在CASP11上进一步的验证表明,对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的基于协同进化的集成预测器(MetaPSICOV)分别提高了7.4%,9.1%和7.5%。实验结果验证了本文所提蛋白质接触图预测方法的有效性。     

基于六模糊控制器的自适应遗传算法

遗传算法的性能主要取决于算法对满意解的搜索和优化的能力。本提出的自适应遗传算法可以自动均衡搜索和优化关系。该算法采用六个模糊控制器对符号编码遗传算法的遗传操作实施动态参数控制。对旅行商(TSP)问题的求解结果表明该算法在解决类似于TSP的组合优化问题时具有比标准遗传算法更好的性能。     

灰色犹豫模糊集的核与灰度的灰关联决策方法

首先,将犹豫模糊扩展为灰色犹豫模糊集。其次,用灰色系统“核与灰度”的方法代替了传统中预设决策者风险偏好的数据增补方法,在不改变信息域的前提下,提升了可信度。进而将“核与灰度”运算法则扩充到灰色关联度的决策中。最后,通过实例演示了方法的适用性和可行性,并与相关文献方法进行了对比研究与分析。     

飞机零位检测系统中的座舱仪表读数识别法

介绍了飞机零位检测系统中的座舱仪表读数自动识别系统。识别系统预先在实验室条件下将各分立仪表图象二值化细化处理成标准的预模式，以此为参照输入被测仪表图象，使之与标准模式有接近的几何位置，然后采用二进小波变换方法在不同角度的扇形区域选择不同的变换参数提取仪表指针及刻度信息，抑制噪声与仪表表面玻璃的反光干扰。再建立图象的同心几何结构特征空间，从而求出被测仪表图象的中心点和相对于标准模式的旋转角度，最后判读指针角度，根据此角度与读数的对应关系自动识别出仪表读数。本文建立的系统对外场环境下摄入的带噪声和反光干扰的座舱仪表图象进行自动识别取得了满意的结果，识别精度高于人工识别精度，基本实现了在线测试。     

基于红外视频的火灾探测算法

视频火灾探测技术成为火灾探测的主要研究方向之一,该技术的难点是保证对火灾准确快速地探测。针对目前视频火灾探测识别率较低、报警时间较长的问题,为了提高火灾识别率,增强算法实时性,本文提出一种红外视频的火灾火焰探测方法,采用带有截止可见光透红外滤波片的摄像头采集现场红外影像,结合火焰的静态和动态特征,对火灾进行准确快速探测,同时,综合运用火焰圆形度和尖角个数变化判据对稳定火焰和非稳定火焰进行区别,实现对火灾的分级报警。实验结果表明,改进算法对火焰识别的准确性高,抗干扰能力较强,并且具有显著的快速性,其处理速度达到20ms/帧,并且系统平均报警时间小于200ms。     

弹道中段目标进动周期估计的改进自相关法

自相关法可用于估计弹道中段雷达目标的进动周期,它需要预先给出进动周期的上下限。进动周期下限可能远小于真实进动周期,此时自相关法的估计性能将严重下降。定义了自相关函数(ACF)的凸包,在此基础上提出了一种改进的自相关法。首先求出ACF和其凸包的差函数,然后搜索差函数的最大值,从而得到进动周期的估计值。理论分析和仿真结果表明:当进动周期下限和真实进动周期相差不大时,该方法的估计性能接近自相关法;当进动周期下限远小于真实进动周期时,该方法仍然具有良好的估计性能;由于进动周期的上下限之比通常大于2,因此该方法的计算量比自相关法增大的倍数小于1.4;同时它对先验信息的要求非常宽松。因此该方法具有广泛的适用性。     

歼击机总体设计相关参数的模糊综合评判

 用模糊数学的方法，建立能够综合表达歼击机近距格斗机动性能的相关参数表达式。该参数可作为飞机总体设计阶段的设计目标，还可作为综合衡量歼击机机动性能的指标。     

确定航向陀螺定期检测周期的模糊数学方法

阐述了运用模糊数学的方法,建立航空航向陀螺的参数模糊可靠度模型,介绍了通过此模型确定航空航向陀螺定期检测周期的应用实例。     

模糊数学在机械工程材料选择中的应用

介绍了模糊数学中的基本概念、隶属函数及模糊评判的基本理论,并首次提出将模糊数学的理论知识、分析方法与人工智能基本理论相结合,并借助于计算机完成机械工程材料的选择,从而使机械工程材料选择更为科学、更为简单。本文还对此方法进行了实例验证,其效果良好,设计者只需输入工作要求,便可以确定出欲选材料的优先次序。     

基于模糊综合评价的民机虚拟维修训练评估

针对民机虚拟维修训练人员的评估优选问题,运用模糊综合评判方法,综合考虑了故障分析、故障定位、工具使用、关键操作等各方面的因素,建立了民机虚拟维修训练人员的选优标准、选优的程序步骤。给出了基于权值的模糊层次分析与评判方法。该方法通过两两元素相对比较技术来建立判断矩阵,改善了AHP方法所给出判断矩阵的不平衡问题而得出权值,再根据权值的大小对训练进行分析与评判。最后,通过一个民机虚拟维修训练评估和选择的实例来应用和检验这种系统综合评判方法。