基于目标高斯分布的定位系统节点最优部署方法

针对三维空间定位系统中目标位置服从高斯先验分布假设条件下节点最优部署问题, 分析了纯方位目标定位算法中估计误差的费希尔信息矩阵, 推导出基于目标先验分布的克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。为了解决目标位置在任意高斯分布时, 协方差矩阵为非对角阵的问题, 提出了基于三维坐标旋转的最大后验概率估计方法, 将协方差矩阵转化为对角阵以实现最小化CRB的迹, 从而得到定位系统中节点的最优部署。最后, 通过梯度下降算法对节点最优部署问题的理论推导进行仿真, 验证了该部署方法的有效性，同时仿真结果中不同节点部署方法的对比也表明了该方法可有效降低定位误差。     

基于功率谱熵特征提取的脑电波大脑年龄预测

 大脑会随着年龄的增加而出现功能衰退，通过决策实验获取年轻人和中老年人的脑电信号，可以定量分析大脑随年龄增长而出现的变化。提出了一种基于熵的脑电波刻画方法，并利用机器学习的方法能够比较准确地预测人的大脑年龄。研究表明，脑电波功率谱熵（PSE）具有良好的时域分辨能力和更准确的区分效果，年轻人在做决策时的脑电波功率谱熵的分布是大于中老年人的，即年轻人所产生的脑电波信息量更大。此外，支持向量机（SVM）的分类效果优于随机森林（RF）方法，最高平均精度达88.02%，比随机森林高出2.66%。通过基尼指数对特征重要性排序，还发现决策过程中左眼电区域、大脑的颞和中央区域的决策反应差异很大，分类器更容易在这些特征区域做出更好的分类。     

数控机床故障分析与可靠性评价技术的研究

针对传统数控机床可靠性建模时只考虑故障间隔时间而忽略故障性质的现象，提出兼顾机械故障和电气故障的混合威布尔分布模型，进而提高模型准确度.利用最大似然法来确定混合威布尔分布模型参数，用皮尔逊相关系数来确定数控机床各故障时间之间的关系.并通过K-S方法对模型进行检验， 最后确定其符合混合威布尔分布，并运用可靠性评定方法得出数控机床的平均无故障时间.     

Superior corrosion resistance-dependent laser energy density in(CoCrFeNi)95Nb5 high entropy alloy coating fabricated by laser cladding

(CoCrFeNi)95Nb5 high entropy alloy(HEA)coatings were successfully fabricated on a substrate of Q235 steel by laser cladding technology.These(CoCrFeNi)95Nb5 HEA coatings possess excellent properties,particularly corrosion resistance,which is clearly superior to that of some typical bulk HEA and common engineering alloys.In order to obtain appropriate laser cladding preparation process parameters,the effects of laser energy density on the microstructure,microhardness,and corrosion resistance of(CoCrFeNi)95Nb5 HEA coating were closely studied.Results showed that as the laser energy density increases,precipitation of the Laves phase in(CoCrFeNi)95Nb5 HEA coating gradually decreases,and diffusion of the Fe element in the substrate intensifies,affecting the integrity of the(CoCrFeNi)95Nb5 HEA.This decreases the microhardness of(CoCrFeNi)95Nb5 HEA coatings.Moreover,the relative content of Cr2O3,Cr(OH)3,and Nb2O5 in the surface passive film of the coating decreases with increasing energy density,causing corrosion resistance to decrease.This study demonstrates the controllability of a high-performance HEA coating using laser cladding technology,which has significance for the laser cladding preparation of other CoCrFeNi-system HEA coatings.     

基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断

基于数据驱动方法诊断滚动轴承故障时，不同工况下的数据特征分布差异会导致模型诊断性能严重下降.针对这一问题，提出了基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断方法.首先利用卷积神经网络对带标记的源域样本和无标记的目标域样本进行特征提取;然后通过2个全连接分类器进行故障分类;最后通过分步优化分类损失、域最大平均差异损失和分类器差异损失，实现源域和目标域之间的域分布对齐，从而实现无标记目标域样本的故障诊断.实验结果表明，所提方法与主流的域适应方法相比具有更高故障诊断准确率，验证了该方法的合理性和可行性.     

具变指数的拟线性方程解的最大模估计

考虑p(x)-Laplace方程Dirichlet边值问题的L∞估计,通过改进的迭代引理和De Giorgi迭代,给出了非负不增函数Ak∶=meas{x∈Ω:uk}的估计,并应用迭代引理得到了解的L∞正则性.结果表明:利用这种改进的De Giorgi迭代,在得到解的L∞估计时,也可得到该解对各种指标精确的依赖关系;这种正则性技术可应用到带有退化和奇异低阶项的偏微分方程中.     

多星载光学传感器系统误差极大似然配准算法

针对低轨星座协同探测弹道目标过程中存在系统误差的问题，提出多星载光学传感器系统误差极大似然配准（maximum likehood registration，MLR）算法。通过一阶Taylor近似对非线性量测转换线性化，推导出目标状态的误差协方差与卫星轨道定向、姿态角测量和传感器测量等随机误差的关系，并基于视线交叉获得观测在状态空间中的近似投影，从而将MLR算法扩展到低轨星座多光学传感器的误差配准。通过引入各类测量误差的先验信息对目标状态的误差协方差进行修正，利用期望极大化迭代，实现了对系统误差的无偏有效估计及目标轨迹的融合估计。仿真验证了所提算法的有效性，且配准性能优越。     

基于最大熵方法的鲁棒自适应滤波及其应用

针对过程噪声和量测噪声受到脉冲噪声影响而呈现非高斯分布,且噪声统计特性不精确从而导致估计精度下降的问题,提出一种基于最大熵方法的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波(maximum correntropy variational Bayes adaptive Kalman filter, MCVBAKF)算法,并将其应用于捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)/全球卫星定位系统(global positioning system, GPS)组合导航系统。首先,使用最大熵鲁棒滤波方法对由脉冲噪声产生的野值问题进行处理;然后,通过改进的变分贝叶斯自适应方法进行后验更新,估计噪声,收敛所估参数的估计值;最后,进行了仿真对比。结果表明, MCVBAKF在复杂环境下可以有效提升滤波精度和稳定性。     

干扰效果在线评估参数筛选与特征表示方法

针对利用雷达侦察信号进行干扰效果在线评估时参数冗余、信号变化程度判别不清的问题,提出雷达干扰效果在线评估参数筛选与特征表示方法。对多功能海上雷达信号,利用信息熵筛选剧烈变化参数,通过盒维数和皮尔逊相关系数提取信号变化特征,结合支持向量机实现对未知威胁的干扰效果在线评估。仿真实验表明,当信号参数偏离误差小于10%时,新方法的评估准确率高于92%,显著提高了雷达干扰效果在线评估的可靠性。     

栎树猝死病在中国的入侵风险评估

【目的】栎树猝死病是一种为害林木和观赏植物的毁灭性病害,发病迅速,短期内即可造成寄主植物大量死亡,寄主范围非常广泛,主要为害阔叶树树种。对其在我国的适生区范围进行预测,并系统评估其入侵风险,有助于更好地制定针对性的防治及检疫措施。【方法】采用MaxEnt生态位模型,以栎树猝死病菌现有分布点的环境变量为基础运算预测模型,结合地理信息系统ArcGIS绘制其在中国的适生预测图;并以南京林业大学有害生物入侵预防与控制重点实验室建立的多指标综合评价体系为标准,从5个准则层下设18个指标层因子,对栎树猝死病菌在我国的入侵风险进行了定性和定量的分析。【结果】MaxEnt模型测试遗漏率与预测遗漏率基本吻合,ROC(receiver operating characteristic, ROC)曲线的AUC值(area under curver, AUC)为0.974,标准差为0.008,明显高于随机分布模型,说明该模型对栎树猝死病菌在我国的适生区预测结果可信度较高,可作为后续评估依据。栎树猝死病菌在中国的适生范围在101.9°~122.9° E,18.9°~38.0° N,主要位于我国秦岭淮河以南的南方地区,集中在长江中下游平原和武夷山脉、南岭以南的沿海地区,约占中国行政区划面积的19.6%。栎树猝死病菌在中国的入侵风险指标值R为2.64,属于极高风险的有害生物。【结论】模型预测结果的可信度较高,鉴于栎树猝死病菌在我国暂无分布记录,且在多指标评价体系中被归为极高风险等级,建议在进境检疫中对其可能寄主植物实施严格检疫及2年以上的隔离试种,防止其进入中国。