基于超限事件的飞行训练品质评估模型

摘 要：为有效评估飞行训练品质,及时优化训练组织模式,提出一种改进组合赋权－TOPSIS法的飞行训练品质综合评估模型。该模型利用超限事件作为评估指标,运用归一化约束条件的方差最大化原理对CRITIC-G1法确定的主客观权重进行优化组合,确定最优权重;应用TOPSIS法分析评估不同样本数据的相对贴近程度,并引入RSR法对相对贴近度进行分档,达到对飞行训练品质等级进行划分的目的。通过选取C-172R、C-172S、SR20飞机机载G1000航电系统14个月SD卡超限事件进行实例分析与验证,该模型能够应用于飞行训练品质评估中,具有合理性与适用性,可以为优化训练组织模式提供数据与信息支持。     

基于细菌觅食优化决策的齿轮箱故障诊断

在利用SVM对齿轮箱进行故障诊断决策时,SVM模型参数(核参数及惩罚因子)对齿轮箱故障的诊断结果影响很大,而最优参数难以获取,针对这一问题,提出一种基于自适应细菌觅食算法(BFA)的SVM参数快速选取方法。以齿轮箱故障诊断过程为实验对象,对比分析网格搜索法、遗传算法、粒子群算法与细菌觅食算法对SVM径向基核函数参数δ及惩罚因子C的优化性能。研究结果表明:细菌觅食算法能够更加快速地选取到最优参数;采用细菌觅食算法优化SVM参数可以进一步提高齿轮箱故障诊断的精度。     

基于支持向量机的垃圾信息过滤方法

针对垃圾信息过滤的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)算法的垃圾信息过滤方法. 利用文本分类和信息检索领域所常用的性能评价指标,建立了垃圾信息过滤的评价体系,针对仿真实验获得的实验数据,利用所建立的垃圾信息过滤评价体系对实验数据评价结果,选取了适合的核函数及其参数,构建了SVM分类器,同时也通过仿真实验和评价体系对SVM分类器和传统贝叶斯分类器进行了测试和评估. 结果表明,基于SVM算法的分类器提高了信息过滤的准确性,同时也验证了SVM算法在垃圾信息过滤中的有效性.      

基于MFOA算法的SVM模型在信用风险评估中的应用

P2P网贷行业借助于互联网技术,得到了急速地发展,其中的个人信用风险评估也变得更加重要.为提高信用风险评估的准确性,基于SVM建立一套信用风险评估模型.然而SVM模型的性能很大程度上取决于惩罚因子以及核函数的参数,因此需要对SVM的参数进行优化.采用基于改进的多种群果蝇优化算法对支持向量机的参数进行优化选择并在真实的P2P信贷数据上进行实验.通过与几种常见的群智能算法的优化效果如遗传算法,蚁群算法,粒子群算法等进行对比,结果表明,使用多种群果蝇优化算法的SVM模型具有评估准确率更高等优点.     

基于特征选择和SVM参数同步优化的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测正确率,利用特征选择和支持向量机(SVM)参数间的相互联系,提出一种特征选择和SVM参数联同步优化的网络入侵检测算法.该算法首先将网络入侵检测正确率作为问题优化的目标函数,网络特征和SVM参数作为约束条件建立数学模型,然后通过遗传算法对数学模型进行求解,找到最优特征子集和SVM参数,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试.结果表明,相对于其他入侵检测算法,同步优化算法能够较快选择最优特征与SVM参数,有效提高了网络入侵检测正确率,加快了网络入侵检测速度.     

基于融合Levy飞行策略与自适应变异因子优化QPSO-SVM算法

为了提高SVM分类精度与泛化能力,故提出一种基于融合Levy飞行策略与自适应变异因子优化QPSO-SVM算法.用量子粒子群算法(quantum particle swarm optimization, QPSO)对SVM进行惩罚因子和核函数参数优化,并针对QPSO算法出现的早熟收敛的问题,采用Levy飞行策略与自适应变异因子对其进行修正.实验仿真结果表明,与其他的智能优化算法相比,所提出的模型具有较高的分类性能和预测精度.     

基于SVM算法的乳腺图像钙化点检测方法

提出了一种基于支持向量机(ISVM)算法的钙化点检测方法.通过对乳腺图像进行预处理并提取可能含有微钙化点的感兴趣区域(ROI),对样本ROI进行小波变换确定优化参数,利用SVM检测微钙化点.试验中研究了SVM参数的选取对分类效果的影响,并利用ROC评估准则对SVM的检测效果进行评估.结果表明,SVM在微钙化点检测中是有效的,解决了目前微钙化点检测中普遍存在的假阳性率高、效率低的问题.     

基于GA优化的VMD-SVM识别角度头故障特征

提出一种基于遗传算法优化的变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）-支持向量机（support vector machine,SVM）方法来识别机床角度头故障特征。首先采用遗传算法对VMD算法的输入参数进行优化,将优化后的VMD算法用于振动信号的分解,得到各本征模态函数（IMF）后,求得对应的能量熵;然后通过SVM算法筛选出有效故障数据,再利用峭度和相关系数相结合的方法将其中的IMF筛选出来并重构信号;最后,对该信号作频谱分析,分析相关特征信息,识别并诊断出故障。根据仿真和实验结果,所提方法对于故障角度头的有效信号筛选正确率高,对于噪声抑制效果良好,特征提取快速有效,可用于机床故障诊断领域。     

基于GA优化的VMD-SVM识别角度头故障特征

提出一种基于遗传算法优化的变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）-支持向量机（support vector machine,SVM）方法来识别机床角度头故障特征。首先采用遗传算法对VMD算法的输入参数进行优化,将优化后的VMD算法用于振动信号的分解,得到各本征模态函数（IMF）后,求得对应的能量熵;然后通过SVM算法筛选出有效故障数据,再利用峭度和相关系数相结合的方法将其中的IMF筛选出来并重构信号;最后,对该信号作频谱分析,分析相关特征信息,识别并诊断出故障。根据仿真和实验结果,所提方法对于故障角度头的有效信号筛选正确率高,对于噪声抑制效果良好,特征提取快速有效,可用于机床故障诊断领域。     

基于GAPSO-SVM的航空发动机典型故障诊断

针对遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法优化支持向量机（SVM）存在容易陷入局部最优解、诊断精度相对较低、鲁棒性较差的问题,提出了一种结合GA、PSO、模拟退火算法的GAPSO优化算法,利用这种算法对SVM的参数进行了优化,优化后的算法能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡.通过对航空发动机典型故障的诊断研究表明,该方法不仅能够取得良好的分类效果,诊断精度高于BP神经网络、自组织神经网络、标准SVM、GA-SVM,而且有较好的鲁棒性,更适合在故障诊断中应用.     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

Research on Telecommunication Based on JAVA

This paper discusses how a network communication isimplemented on the basis of java language under pro-gramming interface of network operating system whichrealizes TCP/IP network protocol.The design and appli-cation of java is successfully combined with Internet.In-ternet protocols such as Telnet,FTP,WWW etc.are sup-ported by Java with network classes in which there arevarious methods.While these methods are called fiexible,a telecommunication is implemented.Furthermore,us-ing telnet protocol for the network communication is alsodiscussed in this paper.     

月季的系统分类研究

本文论述了月季的形态习性、栽培技术，重点对月季的系统分类作了进一步的探讨。