基于元学习的航空电子设备特征选择算法推荐方法

为了对航空电子设备的测试数据进行有效约简, 去除冗余信息和不相关特征, 基于机器学习领域现有的特征选择算法, 提出了一种元学习框架下的航空电子设备特征选择算法推荐方法。所提方法旨在根据不同航空电子设备测试数据所蕴含的信息, 推荐合适的特征选择算法。首先, 分析了数据集特征的描述方法。然后, 介绍了采用综合度量指数的算法性能评价方法。最后, 给出了特征选择算法推荐方法的框架。使用42个航空电子设备的测试数据和13个过滤型特征选择算法建立了元数据库, 采用留一法进行交叉验证, 推荐命中率达到了90%以上, 推荐性能比例达到97%以上。     

Seismites(地震岩)等术语的概念与名称

seismites,按其字面意思理应翻译成地震岩,即与地震有成因联系或受发震断裂改造、变形的岩石。按发震时地质材料的固结程度与力学性质,地震岩可分为震积岩(地震时尚未固结成岩的含水沙土层,即软沉积物)和脆性断层岩(地震时已经固结成岩的沉积岩、岩浆岩和变质岩)。脆性断层岩包括断层角砾岩、碎裂岩、超碎裂岩、假熔岩和断层泥等。发育由沙土液化形成的软沉积物变形构造的沉积岩,统称为“沙土液化岩”(liquefactites),但是长期以来一直被误译为seismites。大量的研究表明,并不是所有的沙土液化和软沉积物变形都是由地震造成的,也并不是所有地震都能导致沙土液化。只有那些所在区域存在重要发震断层、真正由地震引起的区域性的沙土液化造成的软沉积物发育变形构造的岩层才能称之为震积岩(seismic liquefactites)。震积岩不应再翻译成seismites。零星出现的软沉积物变形构造与沙土液化构造(例如:砂涌丘)不足以作为古地震的证据。     

考虑单元互测的测试性指标分配方法

测试性分配是将系统级测试性指标按照一定规则分配给各组成单元的过程。针对现有主流测试性分配方法未考虑单元之间的互测情形,导致分配结果不合理,尤其是部分单元分配指标虚高,难以实现或代价过高等问题,提出了在综合考虑单元故障率、故障危害度等多重影响因素基础上,进一步考虑单元互测因素的测试性指标分配方法。首先实施考虑多重影响因素的指标初次分配;然后基于单元测试性初步设计结果,实施测试性建模与分析,得到单元自检故障率与他检故障率;再利用这两个数据以及初次分配结果构造分配函数实施再次分配,进而得到最终的分配结果;最后应用该方法进行仿真和实例运算,证明了该方法的有效性和先进性。     

基于后验风险确定故障样本量的Bayes方法

针对目前测试性故障样本量的确定方法过于粗糙和试验样本量过大的问题,提出了合理运用信息熵方法对装备系统各单元的测试性先验信息进行信息融合,得到装备系统级测试性试验数据。在此基础上得到测试性指标的先验分布,并进一步通过Bayes后验风险准则确定故障样本量及试验方案。以某型电动舵机系统各模块的试验数据为例,以故障检测率为测试性指标,经过分析和计算,发现运用所提方法得到的故障样本量相比传统方法明显减少,从而减少了试验成本,同时得到的测试性指标相对误差较小,保证了可信度。     

如何解决高中学生数学学习"入门难"的问题

针对学生从初中升入高中后数学学习不能及时“入门”的问题，结合教学实践提出几种有效的方法，以指导学生学好数学。     

尾水管水力振动的监测与故障判断

从模型及真机试验结果出发，叙述混流式水轮机一般的水力故障形式，研究了尾水管的水力振动特点及振动随运行工况而变化的情况，介绍了以压力脉动频率及幅值作为特征参量对尾水管进行振动监测及故障判断的方法。     

论中小城市社区建设中的政府职能

我国中小城市社区建设尚处于起步阶段,运行机制不够健全,发展水平不高,体现出政府作用突出,社区自治权利淡化;社区居民参与不足;社区经济薄弱等特征。为此,在中小城市社区建设中,应进一步明确区(县)一级政府对城市的管理职能;建立和培育各类社会中介组织;理性区分政府对城市的行政管理与居民参与的社区自治管理;政府应提供社区公共品供给的制度保证并妥善解决社区发生的"外部性"问题。     

中小学局域网建设的实践

针对中学局域网的建设，本文从实际应用的角度探讨了中学局域网建设的若干重要环节，分析了中学局域网建设中遇到的困难，指出了注意事项。     

中浓纸浆在反应器内的流动特性研究

中浓纸浆是一种非常特殊的介质,中浓纸浆在升流式反应器中的运动特性关系到反应器的反应效率和反应质量.为探求中浓纸浆在升流式反应器内的流动规律,作者利用自行研制的中浓纸浆漂白试验系统采用示踪法进行了研究.结果证明:中浓纸浆在升流塔内流动时的运动和塔器的截面形状,流动速度相关.对其中气体的运移也进行了一定深度的研究.     

基于可能性理论的柴油机故障诊断方法

本文提出了基于可能性测度的柴油机故障诊断方法.与概率测度相比,可能性测度更为适合,计算更为简单,在故障诊断中有着广泛的适用性。