蜂窝夹层板撞击实验数据中的野值判别

基于超高速撞击物理实验数据对蜂窝夹层板撞击极限方程进行修正是获得高可信度新方程的一种常用方法,为了提高物理实验数据的可靠性,以国外131个碳纤维复合材料(CFRP)面板的蜂窝夹层板实验数据为对象,进行野值判别方法研究,发现该批数据中存在1个野值。将该野值剔除并基于剩余的130个数据重新进行方程修正后,新方程的总体预测率和安全预测率分别达到82.3%和93.1%,其绝对误差平方和、相对误差平方和分别为0.010、0.506,相对于剔除野值前的修正方程有所改善,表明实验数据野值判别方法可行、有效。为考核方法的适用性,对铝合金面板的蜂窝夹层板的实验数据也进行野值判别分析,结果显示该方法可合理识别野值。     

抗离群值的鲁棒正则化贯序超限学习机

针对离群值环境下的在线学习问题,提出一种鲁棒正则化贯序超限学习机(Robust regularized online sequential extreme learning machine,RR-OSELM)。RR-OSELM以增量学习新样本的方式实现在线学习,并在学习过程中基于样本的先验误差进行逆向加权计算以降低学习模型对于离群值的敏感性;同时RR-OSELM通过融合使用Tikhonov正则化技术进一步增强了其在实际应用中的稳定性。实验结果表明,RR-OSELM具有较同类算法更好的鲁棒性和实用性,对于离群值环境下的在线建模与预测问题是积极有效的。     

弹道跟踪数据野值剔除方法性能分析

弹道跟踪数据中的野值会影响导弹目标定位精度。对用于弹道跟踪数据的野值剔除方法进行了综述。结合事后和实时两大类处理模式,分析了各野值剔除方法在理论和工程应用上的优缺点,给出了实际应用时的限制因素,建立了野值判决准则和相应的野值剔除实现步骤。仿真结果表明:野值剔除方法可以有效提高弹道跟踪数据的精度。事后处理模式中,基于格拉布斯准则的野值剔除效果最佳;实时处理模式中,基于自适应门限的五点线性预报法野值剔除效果相对较好,且时间复杂度相对较低,适合实时处理。     

动态测量数据的高保真容错Q-滤波算法

针对航天器遥测和跟踪数据非平稳、噪声干扰、数据散乱、野值多、真实信息往往被随机误差淹没等问题,提出一组新型滑动容错滤波算法,称Q-滤波容错算法。 采用原始数据滑动四分位滤波和滤波残差四分位过滤补偿相结合的方式,实现各种带野值、非平稳、强噪声干扰和超低信噪比的采样数据序列剔除野值、削弱扰动和提取信号。理论分析、仿真计算和飞行数据应用实例证实了该Q-滤波算法有强容错能力和提取采样数据本真变化的能力,可以从被噪声淹没和低信噪比的非平稳采样数据序列中或者在采样数据变化形态杂乱的情况下,高保真地准确提取测量对象的真实变化信息。     

非典事件对民航客运的干预影响分析

随着人们消费能力的增强和航空业市场化的深入,中国民航客运量发生了爆炸性的增长,但由于民航面对的是高端客运市场,行业具有高风险的特征,容易受到外部冲击的影响。通过时间序列模型的干预分析考察了非典事件对民航客运量的影响。从分析结果看,非典外部冲击对民航客运量的负面作用很快被市场反弹和相关优惠政策抚平,并对客运量的增长带来了持续的正影响。这一结果说明高速发展阶段的民航对抗非典这类外部冲击的能力较强,直接和滞后的减税政策并非最优的政策选择。     

基于数据挖掘的航空发动机状态参数离群点分析

利用机载数据采集系统和传感器获得的发动机状态参数往往存在粗大误差，影响故障诊断的准确性。采用数据挖掘算法中基于统计学的离群点分析，并与厂家系统的分析结果相比较，结果表明，该方法能够有效地剔除粗大误差且不会误删有用数据。     

产品寿命预测

对基于失效或故障时间数据的产品寿命预测的基本概念、重要意义、方法以及与其它学科的关系等进行了系统评述.     

遥测数据处理的野值剔除方法研究

本文紧密结合遥测数据处理实际,在对遥测参数综合分析的基础上,分析了传统方法存在的局限性,介绍了两种具有较高可靠性和实用性的野值剔除方法,并给出了具体的应用实例。     

基于孤立点分析的辐射源奇异脉冲提取方法

讨论了密集信号环境下雷达辐射源奇异信号提取的问题,将数据挖掘技术的孤立点分析方法应用到雷达辐射源信号分选中来,提出了依据参数异常和到达时间异常提取奇异雷达辐射源信号的方法,并通过试验分析验证了方法的有效性。     

一种变信噪比条件下的恒虚警野值检测方法

野值检测又称异常值检测,是模式识别、机器智能和知识发现等领域经常面临的一个问题。当出现环境失配,数据信噪比（SNR）发生变化时,测试样本和训练样本所含噪声会有不同方差,以往的野值检测方法在虚警控制方面将会失效。针对这一问题,提出一种基于归一化残差（NR）的野值检测方法。该方法首先根据所需虚警概率和噪声方差变化情况确定野值检测门限,其次基于训练样本计算待考查模式的NR值,再比较NR值与检测门限的相对大小,从而判断待考查模式是否为野值。这一方法所依赖的检测门限对所需虚警率和噪声方差变化具有适应能力,因此可以在变信噪比条件下实现恒虚警（CFAR）野值检测。仿真实验验证了所提方法在虚警控制和野值检测方面的优越性能。