多类分类模式识别系统一致性信度的研究与应用

运用模式识别和数理统计的基本原理。研究了多类分类模式识别系统识别的K指标评鉴标准．通过构造一个分类结果的统计量,分析了K指标的点估计、区间估计的计算方法。给出由指标K的点估计值、区间估计优化分类参数的算法,提出一种优化过程的统计学习方法．     

过热器机理模型的遗传算法参数优化方法研究

针对过热器模型各参数存在的强耦合性,提出了基于遗传算法的机理模型参数优化方法。建立过热器数学模型,确定优化参数,应用遗传算法进行优化,直到模型精度达到要求。仿真研究表明,运用该方法建立的过热器模型达到预定精度要求;优化过程自动进行,缩短了建模和优化时间。这种方法具有通用性,简单易行,为火电厂仿真机数学建模和参数优化提供一种新的思路和方法。     

超深圆形基坑地下连续墙支护结构体系力学性能分析

为了定量研究超深圆形基坑地下连续墙支护结构体系的受力和变形机理,本文通过Midas GTS建立超深圆形基坑施作过程的精细化有限元模型,通过改变地下连续墙局部弱化程度、地下连续墙先行幅和后续幅数量和嵌固深度等参数,对围护结构受力、变形和基坑周边地表沉降等规律进行了分析,分析结果显示:1）本工程的围护结构设计具有一定的优化空间;2）围护结构的水平最大变形和最大应力集中于第8~10道环梁处;3）围护结构的变形随幅间弱化程度和幅数的增加而增加,围护结构应力随幅间弱化程度和幅数增加而减小;基坑周边地表沉降随幅间弱化程度和幅数的增加而增加。分析结果对类似超深圆形基坑的设计和施工具有一定的借鉴意义。     

弹道目标微动特征分析与提取方法

进动特征对导弹防御目标识别具有重要意义。建立了单频信号下雷达观测弹头的进动模型和回波模型,通过对进动弹头回波频谱与微多普勒调制特性的定量分析,提出了利用回波相关方法和频谱展宽估计进动参数的方法,并利用暗室测量数据对该方法的性能进行了实验验证。实验结果表明,该方法在目标进动角不大条件下可以有效估计目标的进动角和进动周期。     

基于曲线拟合的卫星通信信号参数盲估计

针对非协作卫星通信环境,提出了一种卫星通信信号参数盲估计方法。它利用线性调制信号功率谱形状的对称性及其与成型滤波器的关系,基于曲线拟合的思想进行功率谱包络的提取,进而实现载波频率、带宽等参数的盲估计。仿真结果验证了该方法对MPSK、MQAM等常用卫星通信信号的有效性,且能适应较低的信噪比,具有计算量小、易于实现等优点。     

基于加权映射模型的主干网流量特性分析

网络测量表明,IP主干网上流量在次秒级的时间尺度下呈现出非平稳的泊松特性,而不是近10年大量研究的自相似现象。从分析因特网的结构出发,提出了一种加权映射模型来解释这种特性。该模型通过引入混沌变化因子和流量特征间的关系,对接入网中的具有自相似特性的流量进行了变换得到具有趋泊松性的流量。最后,通过在NS2上的仿真实验证实了该模型的合理性。     

Adaptive SPC monitoring scheme for DOE-based APC

Automatic process control （APC） based on design of experiment （DOE） is a cost-efficient approach for variation reduction. The process changes both in mean and variance owing to online parameter adjustment make it hard to apply traditional SPC charts in such DOE-based APC applied process. An adaptive SPC scheme is developed, which can better track the process transitions and achieve the possible SPC run cost reduction when the process is stable. The control law of SPC parameters is designed by fully utilizing the estimation properties of the process model instead of traditionally using the data collected from the production line. An example is provided to illustrate the proposed adaptive SPC design approach.     

基于遗传算法的改进径向基支持向量机及其应用

通过对径向基核函数进行分析后发现:根据样本各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数,可以提高支持向量机的推广能力。此结论基础上,提出了一种基于遗传算法的多核参数径向基支持向量机算法,通过遗传算法最小化验证误差,实现了根据各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数。将该算法用于轴承故障诊断,实验结果表明,与传统支持向量机相比,多核参数径向基支持向量机具有更好的推广能力,同时,核参数的大小反映了对应特征识别能力的大小。     

大口径平背形主镜轻量化结构优化设计方法

将参数优化与拓扑优化设计方法应用到采用背部支撑方式的大口径平背形反射镜中,提出了一种理论性强、效率高的新型轻量化设计方法。利用ANSYS参数优化设计,确定了主镜最佳背部支撑位置;再利用OPTISTRUCT变密度法拓扑优化设计,获取了主镜拓扑结构形式,结合结构力学及灵敏度分析得到了满足镜面面型、结构刚度及轻量化率要求的最佳主反射镜轻量化结构。     

一类非均匀采样系统最小二乘迭代辨识

阐述了非均匀多率采样方案,利用提升技术推导出非均匀多率采样系统的提升状态空间模型,进一步获得了对应的输入输出表达.针对辨识模型信息向量中存在未知中间变量的困难,基于交互估计理论与迭代搜索原理,提出了非均匀多率系统的最小二乘迭代辨识方法.最后进了仿真比较研究,以说明提出算法的优点.