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%。     

基于改进MUSIC算法的散射中心参数提取及RCS重构

随着隐身技术的发展,雷达目标的边缘绕射等逐渐取代镜面散射成为主要的散射源,因此基于几何绕射理论（geometric theory of diffraction,GTD）的散射中心模型对隐身目标电磁散射特性的描述要比衰减指数和模型更为精确。显然,准确估计出GTD散射中心参数对刻画目标散射特性犹为重要。针对经典多重信号分类（multiple signal classification,MUSIC）法仅利用目标原始回波数据、参数估计精度不高这一问题,提出一种改进的MUSIC算法对散射参数估计提取。改进的MUSIC算法通过对原始回波数据取共轭,构建新的总协方差矩阵,有效利用了目标原始回波数据的共轭信息。仿真结果表明,与经典MUSIC算法相比,改进的MUSIC算法参数估计精度更高,雷达散射截面重构拟合程度更好,且运算量增加不大,可有效提取出隐身目标的散射中心。     

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HTCPN的飞机维修保障资源配置方法

针对飞机基层级维修保障资源配置问题,提出了一种基于分层赋时着色Petri网(hierarchical timed colored Petri net, HTCPN)的维修保障资源配置方法。首先,根据飞机基层级维修保障工作内容及流程,运用CPN Tools软件,构建飞机维修保障全过程的HTCPN仿真模型,设计仿真时钟折算方法。其次,提出维修保障资源配置规则,建立基于飞机出动架次率的维修保障资源配置模型。最后,算例分析结果表明所提方法能够迅速、准确地完成飞机基层级维修保障资源配置。所提方法为科学制定飞机基层级维修保障配置方案提供了技术支撑,具有一定的工程应用价值。     

集成范例推理系统的研究

首先研究了与范例推理相集成的多种技术,并着重研究了基于范例推理和规则推理的集成方法,以及基于范例推理和归纳技术的集成方法,以此来充分利用范例推理、规则推理和归纳学习技术的各自优势,提高智能系统求解问题的能力。     

分布式协作虚拟样机可视化框架

基于微型计算机的分布式协作虚拟样机可视化框架具有低成本、体系结构开放的特点。通过模型对象的层次化设计，利用全局场景和本地场景的概念，不仅能够保证虚拟样机对象分布式渲染的实时性，同时也能够实现分布式系统中对象的同步处理。在可视化框架中，Microsoft DirectX提供了优秀的渲染引擎，CORBA技术在分布式环境中构成系统软总线。实验原型系统验证了DirectX能够在微型机算机上满足虚拟样机的3D渲染需求。     

VRML场景中的智能替身研究

给出VRML场号中的智能替身模型，使得替身可以更好的理解用户的意图。首先，利用参数化的方法构造替身模型，使得用户可以更快捷的定制个性化的替身；在此基础上，分层次的动作模型实现了从高层的面向任务的动作到底层替身物理动作的高效分解与映射；最后，多通道的交互方式使得用户可以通过更自然的方式控制自己的替身。VRML场景中的智能替身研究为VRML多用户虚拟场景中替身交互，以及替身与场景交互的研究提供了基础。     

基于知识和独立成分的人脸检测

为了提高人脸检测速度及鲁棒性,提出了一种基于知识和独立成分分析(ICA)相结合的人脸检测算法。通过对人脸简化模型的分析,扩充了原有的粗检测规则;为了进一步加快检测速度,采用了先利用知识后利用独立成分分析的两级检测步骤,且在粗检测中采用了几何广义投影法,取得了良好的效果,同时利用最大类间方差法实现了阈值的自适应选择。实验结果表明了该算法的有效性和正确性。     

客户关系管理中客户知识发现的一种分析方法

研究了客户关系管理(CRM)中的客户知识发现问题。在分析了客户知识发现的含义和客户知识分类的基础上,提出了一种客户知识发现的分析方法。依据该方法,通过采用模糊聚类方法可确定影响CRM效果的关键属性集,进而可归纳发现客户知识的分类规则,并得到有价值的客户知识。最后给出了一个实例分析。     

国外无人机自主飞行控制研究

无人机自主飞行控制的研究属于飞行控制的前沿问题,其目的是实现无人机的自主飞行控制、决策和管理。由于其高度的复杂性和智能性,在理论和工程实际上尚处于起步阶段。结合近年来国外的发展状况和一些主要的研究成果,对无人机的自主飞行控制的研究进行了概述。首先介绍了自主控制的概念,然后分别探讨了无人机自主飞行控制中几个相关的关键问题,主要包括飞行中规划与重规划,自主飞行控制的分层结构,以及无人机自主着陆等问题,最后对未来的发展方向和面临的挑战进行了展望。