基于残差NLSTM网络和注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测

针对长短期记忆（LSTM）网络对于多维数据特征识别和提取上存在不足的问题，在其改进模型嵌套式长短期记忆（NLSTM）网络的基础上，提出了一种基于注意力机制和残差NLSTM网络的剩余使用寿命预测方法。该方法将双层NLSTM网络代替残差块中的主网络，保留捷径连接中的卷积神经网络结构，既能充分提取时序特征又能保证有用数据在网络层中的跳层传递，并融入注意力机制构建多层残差网络，注意力机制的使用能够选择出对预测结果有重要影响的信息，有效提高预测的准确率。在航空发动机退化实验数据集上进行实验分析，结果表明：所述方法能有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系，剩余使用寿命预测误差较未改进残差结构方法平均降低10.8%，比未融入注意力机制方法平均降低18.9%，有效提高了预测精度。     

多斜率自适应卷积神经网络激活函数

针对卷积神经网络中激活函数无法有效为处于不同激活程度的像素点提供特定梯度响应的问题，设计了一种由多个分段线性函数组成的自适应激活函数.首先依据像素激活值的取值范围，自适应地生成多个独立的激活域，各个激活域的并集包含激活图中全体像素点的激活值；随后在每个激活域中学习一个特定的线性函数，为处于该激活域中的像素点提供特定的梯度响应；最后以NIN网络和ResNet18网络为例，在CIFAR 10和CIFAR 100数据集上，验证所提激活函数的性能.实验结果表明，与现有激活函数相比，本文提出的激活函数，由于能够更好地为处于不同激活程度的像素点提供适当的梯度响应，使分类准确率在NIN网络上分别达到87.96%和69.01%，在ResNet18网络上分别达到88.56%和73.54%.     

正交多项式回归方法及在传感器校准与测量数据处理中应用探讨

结合传感器校准时可重复试验的特点,对正交多项式回归方法及其在传感器校准与测量数据处理中的应用,用叠代算法解决由传感器实测数据和校准多项式逆解被测物理量问题进行了探讨,并说明用此叠代法同样可适用于计算机适时转换和录取。     

一类拟线性椭圆型方程分歧点的存在性

本文讨论了下面问题的分歧点的存在性：－ｐｘｉ〔（１＋｜ｕ｜２）ｐ２－１ｕｘｉ〕＝μｕ＋ｆ（ｘ，ｕ），ｘ∈ＲＮｕ（ｘ）→０，当｜ｘ｜→＋∞时，ｕ０，μ∈Ｒ１，Ｎ＞ｐ≥２｛证明了μ＝０是上述问题的分歧点。     

质量矩导弹的神经网络及自适应非线性控制

本文对质量矩控制导弹的动力学方程简化和控制系统的设计进行了研究。详细阐述了所提出的控制方法，介绍了径向基单隐层神经网络进行误差补偿的算法原理，用Lyapunov理论证明了所采用方法的稳定性。在给出了质量矩导弹的六自由度动力学方程和简化后的方程后，用所提出的方法设计控制系统。通过仿真分析，得出了本文所提出的方法具有较好的误差补偿能力的结论。     

门限自回归模型参数的局部正交设计寻优法

在采用点值图确定门限区间个数的基础上，对门自回归模型中门限值、滞后步长、各门限区间模型阶数，利用正交设计方法寻优，计算工作量锐减，却可得到精度较高的预报模型。     

对（广义的）质量、可靠性工程（技术与管理）之管见（续）

三、（广义）质量、可靠性管理 广义质量、可靠性管理（以下简称质量、可靠性管理）是提高产品满足需求能力的管理工作项目．其主要内容如下：     

铝合金焊缝成形的神经网络建模

利用神经网络对LF6铝合金的焊缝成形进行了建模，同时运用模糊推理的方法对神经网络的预测功能进行了扩展。首先根据实际确定焊缝的成形参数为正面熔宽、正面熔高、背面熔宽、背面熔高，焊缝成形的控制参数为对接间隙、送丝速度、焊接速度、焊接电流；采用正交试验设计的方法设计试验，使用较少的试验数据来获取焊缝成形信息。然后，进行试验，利用试验数据来对神经网络进行训练。采用BP算法对焊缝成形控制参数空间和焊缝成形参数空间进行了函数逼近，建立了BP网络模型。此模型能够对位于焊缝成形控制参数空间内的输入参数进行高精度的预测，对焊接参数进行修正以获得良好的焊缝成形，并可减少焊接试验次数。     

无人机自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制

为了克服当前提出的无人机编队飞行的不足，提出一种新的无人机编队飞行概念——自由编队飞行，制定了相关的避让规则，用补偿模糊神经网络进行训练，实现自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制。仿真显示，编队飞行的飞机能按照规则自主改变航路进行避让，表明了该方法的有效性。