基于SSA-SVM的航空电弧故障检测

针对航空线路系统电弧故障隐蔽性高和难以检测的问题,提出一种基于麻雀搜索算法优化支持向量机（Sparrow Search Algorithm Optimization Support Vector Machine,SSA-SVM）的航空电弧故障检测方法。首先采用小波分解对电弧故障电流数据进行分解,小波分解能有效克服经验模态分解时存在的模态混叠问题。再从信号无序度的角度对电流分量提取能量熵、模糊熵与近似熵,并构造特征向量。然后,使用麻雀搜索算法对支持向量机的权值进行优化,得到最优的权值,最后用训练好的支持向量机对测试样本进行分类。为了验证所提方法的有效性,搭建电弧实验平台,模拟航空线路系统电弧故障的产生,分别采集交流串联正常和电弧故障电流数据,应用本文提出的SSA-SVM算法进行电弧故障检测,结果表明,该方法能较好地识别出电弧故障,检测准确率达到99.5%,相比于粒子群算法或遗传算法优化的支持向量机对电弧故障的检测准确率分别高出2.5%和2%。     

数字化转型对大客户制约风险的影响研究

利用文本分析法构建企业数字化转型变量,探讨数字化转型如何缓解大客户制约风险。研究表明,数字化转型程度越高,企业大客户占比越小,该结论在经过双重差分等内生性检验后依然有效。进一步分析发现,搜寻成本下降是其中主要的作用渠道。还发现数字化转型带来的客户集中度下降有助于进一步降低企业的风险水平,表明数字化转型能够有效缓解大客户制约风险。揭示了数字技术影响客户集中度的作用机理,为数字技术助力防范与化解实体经济运行风险、推动经济高质量发展提供了经验证据。     

基于改进乌鸦搜索算法的无人艇新型路径规划策略

鉴于无人艇的实际航行需求,所规划的路径应满足顺滑性和经济性要求,为此提出一种基于改进乌鸦搜索算法和新型路径拟合方法的路径规划策略。文中提出一种新型路径拟合方法,用于优化转向点的数量并对转向点进行圆弧过渡处理,从而缩短路径长度,并保证无人艇在航速稳定的情况下实现转向,在此基础上提出一种改进的乌鸦搜索算法,用于优化路径转向点的位置。算法的改进主要体现在3个方面：采用反向学习策略以提高初始种群质量及多样性;提出一种动态变化的意识概率以提高算法局部和全局的搜索能力;采用莱维飞行策略以改善搜索的方向性和有效性。仿真结果表明,所提出的新型路径拟合方法优于B样条曲线拟合方法和直线段拟合方法。迭代计算和方差分析结果表明：在优化新型拟合路径方面,所提出的改进乌鸦搜索算法相较于标准乌鸦搜索算法、差分进化算法和遗传算法具有更高的收敛精度和鲁棒性,能更高效地处理无人艇路径规划的实际问题。     

基于改进蚁群算法和共用航段的搜索救援通道规划

针对战斗搜救任务场景中,空中搜索救援等待区至跳伞区之间的往返路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法和共用航段的搜索救援通道规划方法。首先,针对基本蚁群算法易出现局部极值及收敛速度慢等缺点,对启发函数、状态转移策略、信息素更新策略进行了改进。然后,针对单起点多目标点的路径规划问题,提出了设置分航点以生成共用航段的搜索救援通道规划方法,并以总路径长度表征任务准备负荷量与分别规划航路进行对比。实验结果表明,在本文测试环境下,改进蚁群算法规划的路径长度分别缩减15.4%和14.2%,搜索救援通道的任务准备负荷量减少25.4%。所提出的搜索救援通道规划方法有一定的理论和应用价值。     

智能化信息系统对飞行员视觉搜索特性的影响

为探究飞行员使用智能化信息系统的视觉搜索特性,设计以信息系统等级（交互式辅助系统和电子飞行手册）为自变量、以视觉搜索特性（视觉搜索特征和绩效水平）为因变量的对比实验,记录20名航线飞行员在模拟机实验场景中所关注的各人机交互界面的眼动数据,通过统计分析、构建视觉搜索绩效评估模型,反映飞行员视觉搜索特征及绩效水平。结果表明：两组飞行员的注视总持续时间、注视总持续时间占比、注视次数等视觉搜索特征存在显著差异,且随着信息系统智能化等级的提高,飞行员在单发失效和襟翼卡阻故障场景中的视觉搜索绩效水平有效提高且工作负荷降低。由此,验证了信息系统自动化程度的提高在复杂场景下能对飞行员的工作绩效产生正效应,可为驾驶舱人机交互界面的设计、优化及迭代提供理论参考,保证飞行安全。     

基于ISSA-SVM的钻井卡钻事故预测

为预防钻井过程中卡钻事故的发生,通过提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)优化支持向量机(support vector machines, SVM)的预测模型方法(ISSA-SVM),在发现者位置更新公式中引入一种改进的自适应非线性惯性递减权重;在警戒者位置更新公式中引入莱维飞行策略。利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对外国某大型油田的实测钻井数据进行降维处理,并利用惩罚参数和核参数进行卡钻事故的预测。实验结果表明：ISSA-SVM的预测准确率高达85.185 2%,且收敛速度更快,可见ISSA-SVM可有效预测钻井卡钻事故。     

求解非单调变分不等式问题的修正惯性次梯度外梯度算法

变分不等式问题在经济金融、交通运输、数学规划、力学等领域都有着广泛的应用。 近年来,变分不等式问题受到许多学者的研究,且这些研究主要集中在求解单调或者伪单调变分不等式问题。 文章在实希尔伯特空间中,针对非单调变分不等式问题,提出了求解该问题的算法。 借助惯性原理和 Mann 型方法,构造了一个带 Armijo线性搜索的修正惯性次梯度外梯度算法;在没有 Lipschitz 连续性的假设下,证明了由算法产生的迭代序列强收敛于变分不等式问题的解,值得注意的是,定理的证明并没有要求映射的任何单调性假设;最后,给出了两个数值实验,阐明了文章算法的有效性和优越性,所得结果推广和改进了许多最新的结果。     

问答社区问句中多字词表达提取

基于互动问答社区问句中多字词表达和问句理解的关系,提出针对互动问答社区问句进行多字词表达抽取,并基于互动问答社区问句中多字词表达的特点,提出适用于互动问答社区的多字词表达提取方法.该方法在利用互信息和停用词表的方法从问句中抽取候选多字词表达的基础上,将候选多字词表达分为正确串、残缺串、冗余串和错误串4类,借助搜索引擎对查询串的优化和候选多字词表达在互联网上的检索结果,设计候选多字词表达校正方法,实现对多字词表达的提取.以新浪爱问知识人问题库中的问句进行实验,结果表明,多字词表达抽取的准确率、召回率和F值分别达到84%,52%和0.64,验证了该方法的有效性.     

水文时间序列的相似性搜索研究

将时间序列相似性搜索的数据挖掘方法应用于水文时间序列数据中,挖掘相似的水文过程.在分析欧氏距离和动态时间扭曲距离两种相似性距离度量方法特点的基础上,采用对时间轴的伸缩和弯曲具有较好适应性的动态时间扭曲距离法对塔里木河流域源流区出山口水文站沙里桂兰克站1961—2000年共220场洪水流量过程进行相似性搜索,基于相似性距离度量矩阵,挖掘出相似的洪水流量过程.结果表明,沙里桂兰克站洪水过程虽形态多样,但也表现出一定的相似性,基于动态时间扭曲法的相似性搜索能有效挖掘出相似的水文过程.     

基于改进型最小二乘搜索的 GNSS 姿态测量方法

结合全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)用于姿态测量具有基线已知的特点,提出了一种改进型最小二乘搜索算法:将整周模糊度分为基本组和剩余组,在伪距精度和基线长度约束条件下确定出基本模糊度组的搜索空间;然后根据模糊度与基线俯仰角、航向角的关系,并以俯仰、航向角度组合作为联系基本组和剩余组的中间变量,通过搜索基本模糊度组来确定出剩余模糊度组合;最后利用最小二乘解算基线矢量,在二次残差比值检验条件下,完成整周模糊度的固定及姿态解算.实验结果表明,改进算法不仅有效减小了模糊度的搜索空间,而且缩短了模糊度初始化时间,具有较高的测姿精度,适用于GNSS姿态测量.