基于I-ELM的飞机复合材料结构损伤识别研究

针对飞机复合材料结构损伤难以有效识别问题,本文提出一种基于增量型极限学习机(Incremental Extreme Learning Machine,I-ELM)的飞机复合材料结构损伤识别新方法。首先对某型机用复合材料层合板进行冲击,而后对其进行疲劳拉伸试验,通过优化布局在复合材料层合板上的光纤光栅传感器募集应变信息,并对其进行预处理。采用互补总体平均经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)方法对募集的应变信息进行自适应分解,得到多个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),计算各阶IMF分量的样本熵,通过核熵成分分析(Kernel Entropy Component Analysis,KECA)方法对样本熵进行特征融合,构建融合特征向量,采用融合特征向量建立基于I-ELM损伤识别模型,通过实验对损伤识别模型的有效性进行了验证,并与所构建的BP的损伤识别模型的识别结果进行了比较。结果表明,该方法能有效对飞机复合材料结构损伤进行识别,具有很好的应用前景。     

Multi-label dimensionality reduction and classification with extreme learning machines

In the need of some real applications, such as text categorization and image classification, the multi-label learning gradually becomes a hot research point in recent years. Much attention has been paid to the research of multi-label classification algorithms. Considering the fact that the high dimensionality of the multi-label datasets may cause the curse of dimensionality and wil hamper the classification process, a dimensionality reduction algorithm, named multi-label kernel discriminant analysis （MLKDA）, is proposed to reduce the dimensionality of multi-label datasets. MLKDA, with the kernel trick, processes the multi-label integrally and realizes the nonlinear dimensionality reduction with the idea similar with linear discriminant analysis （LDA）. In the classification process of multi-label data, the extreme learning machine （ELM） is an efficient algorithm in the premise of good accuracy. MLKDA, combined with ELM, shows a good performance in multi-label learning experiments with several datasets. The experiments on both static data and data stream show that MLKDA outperforms multi-label dimensionality reduction via dependence maximization （MDDM） and multi-label linear discriminant analysis （MLDA） in cases of balanced datasets and stronger correlation between tags, and ELM is also a good choice for multi-label classification.     

密度对结缕草无性系构件生长的影响

以克隆植物结缕草为研究对象,在试验园内设置了低、中、高3个密度梯度,在生长季末调查了不同密度下结缕草无性系构件匍匐茎和分蘖的相关指标。结果表明,随着密度的降低,结缕草单株产生的匍匐茎数量增加、匍匐茎分枝结构变得复杂,匍匐茎总长度、节间长度和节数增加;低密度下分蘖数量明显增多,分别达到高密度、中密度处理的19倍和3倍。因此,结缕草无性系构件在不同密度下采取了不同的适应对策,低密度下迅速占领空间,高密度下则减缓生长,以降低种内构件间的竞争。     

基于VXI总线的光接口板测试系统的研制

介绍了一个基于ＶＸＩ总线的通信产品自动测试系统。其主要设计目标是完成Ｃ＆Ｃ０８数字程控交换系统光接口板的误码特性和时钟性能测试。     

面向模块化设计与制造全过程的模块编码系统

从满足模块化设计和制造全过程的需要出发，分析了模块编码的作用与目的，讨论了制定编码的一般原则以及需要进行编码的信息。根据这些信息各自的特点分析了制定编码的一般方法，并结合某机床厂加工中心类机床模块化设计编码的实例进行了验证。     

W(2,2,)的GL(2,F)-模结构

对素域F上的限制模李超代数W(2,2,),定义了一般线性群GL(2,F)在其上的作用,并对W(2,2,)作为GL(2,F)-模的结构作了讨论.     

平凡扩张代数A∝M的Generic模

通过函子- A（A∝M）由代数A的Generic模构造A∝M的Generic模，讨论Generic A-模与Generic A∝M-模之间的关系．     

MC环境下产品族加工时间确定方法研究

为更好地支持面向大规模定制的企业工时定额的制定，以产品族加工时间的快速确定为研究目标，提出了一套全新的面向产品族的加工时间确定方法。在产品族结构分析的基础上，把产品族的共享结构和变型结构分别作为静态工时模块和动态工时模块的构造基础。研究了柔性参数水平对产品族加工时间的影响机理，构建了产品族各工时模块加工时间模型，以柔性参数水平的匹配搜索算法实现定制产品加工时间的估算。通过实例验证了方法的有效性。     

Journal 3.1网络版稿件登记模块程序分析

通过对Journal3.1网络版来稿登记模块创建和程序行的分析，揭示了系统来稿登记界面的程序设计思路及编程技巧，同时也从代码角度展示了杂志社或期刊编辑部自动化办公条件下来稿处理的工作思路。     

VRM动态响应特性的研究

随着负载运算性能的提高,对供电的开关变换器电压调节模块(Voltage Regulator Module,VRM)提出了越来越高的要求,快速的负载响应性能就是被高度关注的性能之一.本文分析了影响VRM动态特性的因素,分类介绍了目前用于提高负载动态响应特性的方法,并对各类方法的优点与缺点进行论述.