支持向量机在航空装备维修保障能力评估的应用

维修保障能力评估工作不仅是航空装备管理的一项重要内容,也是保证航空装备维修质量与可靠性的一个重要内容。但是维修保障能力评估中精确样本的获得十分困难,针对维修故障能力评估样本较少,建模不准确的问题,本文提出了应用支持向量机(SVM)对航空装备维修保障能力评估系统进行建模,仿真结果验证了本文方法的有效性。     

混合量子衍生进化规划算法及其在并行机拖期调度中的应用

针对并行机调度问题的求解,提出一种新的混合量子衍生进化规划算法(Hybrid Quan-tum-Inspired Evolutionary Programming,HQEP)。目标函数是最小化所有工件的拖期总和。HQEP将量子进化算法中的量子位、线性叠加态和量子旋转门的概念引入到进化规划算法中。定义了新的用于调度问题的量子旋转角,使个体向更好的解靠近。此外,针对并行机问题本身,改进了个体的编码方式和新的变异方法。为了验证算法的有效性和收敛性,将HQEP算法应用于同等并行机调度拖期问题的求解并加以不同规模的算例进行仿真实验。结果显示,即使在小种群情况下,所得解均优于进化规划求得的解。     

支持向量机在城市用水量短期预测中的应用

为解决现有的城市用水量短期预测人工神经网络法的过学习与局部极小点等问题,通过对城市时用水量数据特征的分析,在统计学习理论和结构风险最小化准则的基础上,建立了基于支持向量机(SVM)理论的城市用水量短期预测数学模型.在算例分析中与误差逆传播(BP)神经网络预测法进行对比,发现该方法的平均预测精度提高了2%,且具有收敛速度快、泛化能力强等优点,在用水量短期预测中非常有效.     

基于贝叶斯证据框架下 SVM 的油层识别模型研究

支持向量机(support vector machine,SVM)方法在石油测井领域的油层识别中取得了很好的应用效果,但SVM方法的识别效果受到惩罚参数和核参数的影响,不同的参数组合直接影响识别精度的优劣.为了在油层识别中获得更好的识别效果,提出一种基于贝叶斯证据框架下SVM的油层识别模型,即根据测井数据的训练样本信息,采用贝叶斯证据框架的理论求解惩罚参数以及核参数,再通过所求得的决策函数对测井数据的测试样本进行识别.实际测井数据实验表明,基于贝叶斯证据框架下SVM的油层识别模型的油层识别效果得到提高,优于传统SVM方法和基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的SVM方法.     

软测量技术的新进展及其在火电厂热工过程中应用

针对火电厂热工过程中传统测量方法所面临的问题,探讨和研究了目前在火电厂热工过程中使用软测量技术的最新进展及应用。并主要通过分析燃煤电厂烟气含氧量测量的现状,提出了基于最小二乘支持向量机的软测量方法,给出了相应的系统结构和算法。     

基于最小二乘支持向量机的三维地形匹配选择

采用互相关代替自相关的方法计算基准图子图的相关长度,引入子图均值标准化的方法计算基准图子图的地形熵,使得它们的计算值和基准图子图的匹配概率之间具有良好的单调性.以相关长度、地形熵和粗糙度作为反映基准图子图适配性的特征向量,采用最小二乘支持向量机作为分类工具,将基准图子图划分为适配的和非适配的两类,并由适配的基准图子图类构成地形匹配区.实验结果表明所提出的方法能够有效地规划出所需的三维地形匹配区.     

基于Segnet网络和迁移学习的全景街区影像变化检测

针对采用传统方法难以提高全景街区影像变化检测精度的问题,提出一种基于Segnet网络和迁移学习的全景街区影像变化检测方法。首先对数据集“TSUNAMI”进行预训练并对训练集进行分类归并;然后采用Segnet网络对全景街区影像进行语义分割,最后对语义分割结果进行差值运算,得到变化差异图并进行精度评价。实验选取两组全景街区影像,采用最大似然法、支持向量机方法(SVM,support vector machine)以及提出方法对这2组数据进行对比实验,第一组得到的精度分别为65.1%、72.1%和81.4%;第二组得到的精度分别为66.5%、70.6%、82.2%。实验结果表明提出的方法具有更高的变化检测精度,可为城市违章排查、灾后重建等提供技术支撑。     

无人机集群自组织搜索仿真模型设计与实现

城市威胁背景下无人机集群自组织搜索移动目标问题，是无人机集群作战应用的一个重要发展方向。采用基于Agent的复杂系统建模仿真工具，构建了无人机集群搜索仿真模型框架，设计实现了无人机集群自组织搜索模型。在考虑无人机集群作战可能受到威胁的背景下，展示了无人机集群自组织搜索概念，探索了使用基于概率的有限状态机模型实现集群自主决策的解决方案，并通过案例进行了分析验证。该仿真模型为无人机集群作战应用研究提供了参考案例、模型支撑和实验平台。