基于改进的局部保持投影的战时备件分类

为提升战时合成部队备件保障效能，需对其进行有效分类，以便开展备件的预储预置。针对备件种类多、时效性强、影响分类因素复杂的现实问题，提出了基于改进的局部保持投影的备件分类方法。首先，根据战时备件分类储备的影响因素，作为备件分类的特征指标，其次，利用改进的局部保持投影的降维方法对备件原始特征数据进行特征降维，得到低维特征向量。再利用支持向量机（support vector machine，SVM）的分类器对低维数据进行分类。并通过量子粒子群对SVM的核函数参数进行寻优，提升备件分类精度，得到满足备件分类准确率最优时的降维维数和分类器参数。最后，通过对演习装备备件分类的实例分析，验证了模型的可行性和合理性，并对比分析了其他分类方法，表明该方法能够较好地解决战时备件分类的问题。     

基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明，在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。     

基于时间窗的SVDBN近似推理算法研究

变结构动态贝叶斯网络(SVDBN)在处理非稳态过程的不确定问题具有其独特的优越性。为克服SVDBN推理算法不能实现在线推理的缺陷,在引入SVDBN的时间窗和时间窗宽度概念基础上,阐述了基于时间窗的SVDBN在线近似推理机制,提出了2种在线近似推理算法,即基于时间窗的变结构离散动态贝叶斯网络(SVDDBN)递推推理算法和基于时间窗的SVDDBN快速推理算法。通过仿真实验验证了这2种算法的有效性,并从复杂度、适用范围及更新时间等方面进行了比较。     

基于改进人工势场法的多无人机三维编队路径规划

针对传统人工势场法的障碍物附近目标不可达、存在局部极小点和振荡的问题对势场函数进行分析和改进,以保证目标点为势场的全局最小点。在动态势场中,引入是否陷入局部极小点的判断机制,并结合一种“沿目标方向90°移动”的方法来跳出局部极小点,实现多无人机编队的路径规划、协同避障和防碰撞。利用回归搜索法来对路径进一步优化。MATLAB的仿真结果显示,该方法有效地弥补了传统人工势场法的不足,提高了人工势场法的实用性。     

基于LWSVR的繁忙机场航班滑出时间预测

针对繁忙机场航班滑出时间预测准确率低的问题,结合局部回归和加权支持向量回归,提出基于局部加权支持向量回归的离港航班滑出时间预测模型。该模型采用K最近邻方法,减小训练样本集容量,并为每个预测样本构建一个预测模型。通过计算训练样本与预测样本间的马氏距离,来优化加权支持向量回归中高斯核加权函数的带宽参数,获得加权系数。结合某机场离港航班数据仿真分析,实验结果表明模型在误差允许范围内的预测准确率达到83.33%,模型更加稳定。     

基于严格二叉树编码和GA的模糊树结构学习

为解决模糊树模型结构学习中存在的信息冗余、寻优效率低等问题,提出了一种基于严格二叉树编码和遗传算法的结构学习方法。通过严格二叉树编码对模型结构进行编码,改善了现有矩阵编码的信息冗余问题;考虑到编码特殊性和算法收敛性,提出了一种改进的遗传算法用来对模糊树模型的结构进行寻优。实验结果表明,不同数据集上该算法的稳定性和计算速度均较好,能够寻找到一个较优的二叉树结构,从而提高模糊树模型的建模精度。     

基于ICP算法的非合作目标特征点云配准优化

针对视觉测量中非合作目标无法提供合作信息从而引起的位姿测量问题,采用ICP(Iterative Closest Point)算法配准不同时刻获取的点云降采样数据来完成目标的相对位姿测量。利用运动恢复结构算法获取了目标当前时刻的点云数据并比较了基于阈值匹配与光流匹配的特征点匹配算法,利用三角测量法对提取到的特征点进行重建,同时将点云数据进行降采样处理,根据降采样后的点云数据计算出不同时刻目标的相对位姿关系。实验表明当物体发生旋转运动时,对降采样数据利用ICP算法计算得到的目标绕坐标轴旋转角度最大误差不超过0.11º。     

实时检验泡沫：基于严格局部鞅判别的泡沫检验方法

实时检验泡沫并对市场参与者和监管者进行预警，有利于防范和化解金融风险。基于检验泡沫的严格局部鞅判别原理，在RKSH方法的基础上拓展了一种倒向滚动检验方法（BSLM），并通过蒙特卡洛仿真和实证分析验证了新方法的有效性。研究发现：相对于传统严格局部鞅判别方法，BSLM方法对距离当前时刻较近的泡沫具有更高的检验势，并且能更早地事前预警泡沫；在对中国股票市场主要指数2000~2015年的泡沫检验中，新方法能判断泡沫的生成时间和破灭时间，发现上证指数和深圳成指的泡沫具有较强的联动性。     

竞争环境下新能源汽车嵌入技术服务的定价策略

构建上游技术服务商和下游新能源制造商合作创新的两级供应链，考虑两个制造商的竞争关系和权力结构，研究不同竞争模式对产品定价、产品利润的影响，为技术服务商和新能源汽车制造商的决策提供参考。结果显示，技术服务商在同等条件下会提供技术给具有竞争关系的制造商以优化利润；制造商之间的权力结构会影响技术服务商的利润，并且在“权力对等”竞争模式(FLC)下的利润最大。从制造商角度，竞争强度和技术产出贡献度均会影响产品价格。在技术产出贡献度较小的情形下，垄断模式(M)下的产品定价最高，“制造商1领导”竞争模式(SLC)和“制造商2领导”竞争模式(TLC)下的定价较高，FLC模式下的定价最低；反之亦然。算例分析进一步指出，当技术产出贡献度较小时，M模式下的产品利润大于竞争模式(C)下的产品利润；反之亦然。此外，制造商之间的权力结构会影响C模式下的产品利润，因此，制造商在C模式的占优策略是通过FLC模式实施定价或在SLC和TLC模式下取得定价领导权。     

环形微机电陀螺本征轴向的推算方法

环形微机电陀螺的敏感结构误差会导致工作模态频率分裂和振动轴向偏转,是影响性能的主要因素之一。质量分布误差中影响最大的是4次谐波分量。为了确定这种缺陷所在的角度,理论分析了环结构在不同角度的检测电极处的频率响应特性,提出了一种通过频率响应参数计算环形结构工作模态本征轴向的方法。为了检验该方法的准确度,采用有限元方法对具有结构缺陷的环结构进行了谐响应分析,结果表明该方法确定的本征轴向相对误差约为2%。