基于GA优化小波LS-SVR的惯性器件故障预报

为了提高最小二乘支持向量回归机的性能,将Morlet小波核函数引入其中,形成了最小二乘小波支持向量回归机模型。利用待优化的参数重构模型的目标函数和约束条件,并在此基础上通过遗传算法进行参数选择,从而提高了该模型的泛化能力。将最小二乘小波支持向量回归机应用于导弹陀螺仪的漂移趋势预测,仿真实验结果表明了该方法的有效性和可行性,因此可以为陀螺仪的故障预报、可靠性辅助决策提供依据。     

支持向量机用于性能退化的可靠性评估

为解决性能退化轨迹建模中的小样本训练问题,研究了基于统计学习理论的支持向量机回归原理,提出了基于支持向量机回归模型的产品性能退化轨迹建模、寿命预测及可靠性评估方法.给出两种性能退化轨迹的支持向量机回归模型——单一模型和加权模型.实例分析表明,所提方法有较好的预测精度.加权支持向量机回归模型可在早期实现较高精度的寿命预测,提高性能退化的可靠性评估精度,从而可缩短试验时间,节约经费开支.     

基于稀疏型支持向量回归的时间序列预测

为提高支持向量回归在时间序列预测应用中的学习速度和泛化性能,提出了稀疏型支持向量回归方法.通过牛顿优化法,直接优化支持向量回归的原始问题.然后利用Cholesky分解更新原始优化中的Hessian矩阵实现稀疏型支持向量回归算法.最后将该算法运用到Mackey-Glass,Lorenz和Logistic混沌时间序列预测,仿真结果表明本文提出的方法能够在确保预测精度的前提下,有效地降低支持向量的个数.     

基于AR模型和支持向量机的转子系统故障诊断方法

提出了基于AR模型和支持向量机的转子系统故障诊断方法.该方法对转子系统的振动信号建立AR模型,以AR模型主要的自回归参数和残差的方差作为特征向量,然后建立支持向量机分类器,进而判断转子系统的工作状态和故障类型.实验结果分析表明,该方法能有效地应用于转子系统的故障诊断.并通过支持向量机与BP神经网络的性能比较,说明了支持向量机的优点.     

新型建模及优化方法在爪极发电机中的应用

通过电机参数样本空间设计,引入支持向量机,对爪极发电机的电磁模型进行非线性回归建模分析,基于混沌理论对爪极发电机结构参数进行优化.仿真结果表明,支持向量机用于爪极发电机非参数建模准确可行,并且是高效的,非常适合于需要大规模迭代计算的参数优化.将有限元电磁仿真与支持向量机结合用于非参数建模,以及在非参数模型的基础上用混沌进行优化,这为爪极发电机以及其它的电磁工程设计提供了一种新的思路.     

基于SVM的脑中风分型诊断模型的优化研究

SVM具有优良的学习能力和泛化能力,在应用SVM解决实际问题时,必须对其进行寻优,找到最合适的SVM模型.基于支持向量机模型算法,针对特征选择和核函数及参数选择单独优化的缺陷,提出了将特征选择和核函数及参数选择联合进行的优化方法.仿真实验结果表明,采用联合优化后的模型进行脑中风的预测诊断,准确率达94.3%.与单独优化相比,不仅提高了分类性能,而且缩短了模型的判别时间.     

基于支持向量机的混沌时间序列非线性预测

提出一种新的应用支持向量机回归原理的混沌时间序列非线性预测方法,同时利用自适应的方法对支持向量机的参数进行优化.仿真结果显示支持向量机具有比传统的回归方法更好的泛化能力,预测方法具有很高的预测精度,同时还讨论了支持向量机中参数以及嵌入维数的变化对泛化误差的影响,得出的结论与统计学习理论中的VC维理论相一致.     

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SVM的故障预报中的并行优化仿真研究

在基于支持向量机的故障预报过程中,故障样本数据的不相关变量会影响支持向量机的性能;加权支持向量机中直接选择加权系数存在很多不足;支持向量机参数主要凭人的经验或通过多次实验获得,还没有一个确定而有效的方法.针对这三种问题,提出了采用改进的人工鱼群算法将特征选择、加权系数、支持向量机参数进行并行优化的方法,并将此方法应用于船舶动力装置冷凝器的故障预报中.仿真结果表明:相对于单独优化,并行优化能够在更短的时间内进行最有效的故障特征提取,并且提高支持向量机的性能;相对于遗传算法,改进人工鱼群算法能够以更快的速度达到最终的优化结果.     

最小二乘支持向量机参数选择方法及其应用研究

针对最小二乘支持向量机参数选择问题，提出了一种基于三步搜索技术的参数选择方法，理论分析表明了这种方法的有效性和优越性，可以优化选择最小二乘支持向量机参数。然后把该方法用于钢材淬透性建模中的参数选择，仿真结果表明，这种方法可以得到优化的参数，从而获得精确的建模效果。     

某反坦克导弹视场交叉判据建模与仿真

在建立了某反坦克导弹目标瞄准线数学模型，红外视场锥面数学模型和红外视场重合长度数学模型的基础上，实现了对瞄准线高低角，方向夹角，瞄准线公垂线长度和交叉火力射击条件下视场重合长度的数学解析计算，从而确定了视场在空间的相互位置关系，为进行合理的阵地配置提供了科学的理论依据，最后进行了仿真验证。     

分工模型的改进

本文对新兴古典经济学的分工模型进行了改进,把传统的“     

仿生机器鱼尾鳍的动力学研究

高的稳定性是仿生机器鱼高效推进的前提，而对尾鳍的稳定性控制是实现仿生机器鱼稳定性的主要方法。通过“二维波动板”理论，建立了三节仿生机器鱼的动力学模型，并对模型进行了实验验证，由该模型出发，分别计算出水动力和惯性力引起的尾鳍驱动力矩的值，分析了该值与仿生机器鱼各个运动参数的联系。为仿生机器鱼的稳定性控制建立了理论基础。     

四类拍卖的收益等价性研究

在收益等价性及应用的完整框架下对四类拍卖的收益等价性问题进行了总结、研究和探讨.在对收益等价定理进行推论和应用的基础上,确认了SIPV(对称、独立、私人价值)假设下四种拍卖期望收益与期望支付的等价性,推导了二价全支付拍卖的均衡竞价策略.在此基础上比较并解释了SIPV假设下四种拍卖均衡报价的排序关系.总结,比较并解释了关联价值假设下四种拍卖的期望收益的排序关系.指出不同的信息结构设定是影响不同假设下拍卖收益等价性和不同假设拍卖模型对经济现象解释能力的关键因素.最后,展望了拍卖收益等价问题的新的发展方向.     

风险概念分析

分析了风险的概念,介绍了不确定性经济学、保险和金融三个领域中与风险有关的概念（效用函数,风险厌恶,保险,金融风险）和各自关心的主要问题（如风险的衡量,保费的确定,资产价格波动）,以及一些重要结论（Pratt定理等）。     

移动视频直播的互动性对持续使用意愿的影响

移动视频直播指用户通过移动设备实时制作或观看视频的服务。近年来,移动直播APP快速发展,吸引了大量的用户,然而平台的最终成功取决于用户持续使用。本文聚焦于移动视频直播的互动性,以流体验理论、社会临场感理论和认同理论为基础,从心理认知视角探讨了互动性对用户持续使用意愿的作用机理。通过问卷调查,共收集346份有效问卷,采用SPSS和PLS软件对假设模型进行验证。结果显示,移动视频直播的互动性通过提高用户观看体验（流体验、社会临场感）和主播认同进而影响满意度和持续使用意愿。同时互动性的各个维度对用户体验和认同感的影响程度存在显著差异。据此,为移动视频直播运营商的长期发展提供了理论指导。     

线性调频-二相编码雷达信号分析

报道了一类由二相编码信号与线性调频信号组合而成的新的脉冲压缩信号。导出了这类信号的表达式。通过理论分析和计算机模拟,给出了该类信号的模糊函数(图),幅度谱特性,匹配滤波器输出波形,多普勒频移特性,有加权时的压缩脉冲时间旁瓣波形和低截获概率等方面的性能。分析证明,该类信号与线性调频信号或二相编码信号相比具有更好的低截获概率特性,其多普勒性能优于二相编码信号。     

线性多目标规划有效解的有效率

给出了线性多目标规划 (LinearMultiobjectiveProgramming,LVP)有效解的有效率的定义。指出LVP决策可只考虑非劣极点的理论依据 ,并讨论了这些非劣极点的排序。     

卫星导航的相对精度衰减因子单调性分析

相对精度衰减因子(RDOP)是衡量全球卫星导航系统相对定位性能的几何强度指标.简要给出了两种类型RDOP的描述,并分别给出了单调性证明.相对于同一参考卫星或是不同参考卫星进行双差观测,均有其RDOP随着可见导航卫星数目增加而单调递减的性质.结合编队卫星的星间相对定位背景,仿真计算了全球卫星导航系统的RDOP,给出了某时刻每颗可见卫星对RDOP的贡献,证实了RDOP的单调性;而卫星数目增加到一定程度时,RDOP的降低已不明显,因此应综合考虑可见卫星的数目和相对定位的精度需求等方面因素进行选星.     

油田压裂井增油量的预测及其生产规划的优化设计

利用现有压裂井产油观测数据，采用动态数据处理方法，建立了月增油量的预测模型；依据预测结果，利用整数规划的方法，规划设计未来年度油田的压裂井数及压裂方式。