基于自适应变异PSO-SVM的APU性能参数预测模型

为提高辅助动力装置(auxiliary power unit,APU)性能参数预测的精度,针对支持向量机(support vector machine,SVM)模型在实际使用中遇到的参数选择问题,采用自适应变异粒子群优化(particle swarm opti-mization,PSO)算法实现对SVM惩罚参数和核参数...     

不同温度对花背蟾蜍心电图和心率的影响研究

对花背蟾蜍(Bufo raddei Strauch)在不同温度下的心电图和心率进行了研究.主要结果:T波有正向、负向和平坦的波形,与蜥蜴的T波为正向、鸟类的T波钝而宽阔不同.不同温度对花背蟾蜍心电图影响较大,P-R,Q-T和QRS间期随温度升高而减小.心率与温度的变化关系呈直线型.     

小样本不平衡设备数据下的机器学习策略研究

针对小样本数据样本容量不足与分布不平衡的设备寿命预测问题,构建基于改进SMOTE算法与改进KNN(K-NearestNeighbor)算法联合优化模型。首先,设置噪声比例系数β排除样本数据中的噪声,随后通过类B-SMOTE(Borderline-SMOTE)算法与传统SOMTE算法结合构建改进SMOTE(ISMOTE)算法对存在分布问题的少数类样本进行新增优化,避免因为样本分布不平衡以及样本数量较少引起的偏差。其次,针对分类过程中边界模糊的样本点,通过利用粒子群算法寻求每个样本种类中心点并计算样本距离均值建立分隔阈值■,对阈值范围内的样本点利用“投票法”判断样本种类,规避KNN算法在处理数据时因为不同种类样本混合而出现误差的问题。最后,通过利用美国卡特彼勒公司液压泵状态数据以及凌津滩水电站水导轴承振动数据进行仿真,算例证明上述两种改进算法在面对小样本不平衡设备数据时可以准确分析设备运行状态以及预测设备未来健康发展趋势。     

Stateflow在巡航导弹仿真中的应用

介绍了Stateflow的基础知识和基本用法以及基于Stateflow的巡航导弹仿真建模方法。Stateflow是一种基于MATLAB／Simulink和有限状态机理论的图形化离散事件仿真环境，巡航导弹分段弹道模型和制导引信系统都可以很方便的用Stateflow进行建模，使系统仿真更加直观，便捷。     

基于极限学习机的生化过程软测量建模

针对极限学习机方法隐层神经元数目过多的缺陷，提出一种改进的极限学习机方法。在单隐层前向神经网络的隐层中，增加一类分类神经元，从而形成了一种新的单隐层神经网络结构。针对不同类样本数不相同的问题，提出了处理方法，使得可以利用相同的隐层神经元对不同类的学习样本进行拟合，这使得网络的隐层神经元数目大大降低，从而简化了模型的结构，提高了神经网络的计算速度。将这一方法应用于诺西肽发酵过程，建立了菌体浓度的软测量模型，实现了菌体浓度的在线预估。     

基于相位编码波形捷变和CFAR技术的抗同频干扰

同频干扰具有压制干扰和欺骗干扰的特点,是一种较难对抗的雷达干扰方式,而灵活的波形设计是抗同频干扰的一种新途径。本文对同频干扰的机理和信号特性进行了分析和总结,而后研究了两级相位编码信号变波形脉压失配后输出信号的特点。在此基础上提出了利用相位编码变波形联合恒虚警(constant false-alarm rate, CFAR)技术抗同频干扰的方法,通过合理设置相位编码波形和匹配压缩滤波器,使同频干扰信号处于脉压失配状态,再通过CFAR处理滤除干扰信号。仿真结果表明,合理设置相位编码波形并配合CFAR检测处理,能够有效地从同频干扰中提取出有用的目标回波信号,并且对强同频干扰具有较好的适应性。     

线性调频中断连续波的参数选择与综合处理

根据综合脉冲孔径技术的特点,从发射信号的正交性要求和解距离混叠及盲区的角度,分析了线性调频中断连续波信号的脉冲重复频率、阵元载频间隔及调频斜率等波形参数的选取问题。按照该信号的处理流程,推导了接收端发射综合处理的数学过程,并针对发射阵列为均匀线阵的情况,得到了距离-方位二维模糊函数的表达式,简要分析了系统的距离与方位分辨性能。最后给出了实测数据的综合处理结果,讨论了实际处理中需要注意的问题。     

汽包水位波动与晃荡热力学模型的开发与仿真研究

汽包水位波动与晃荡产生的原因有两方面,即水动力学和热力学方面的原因;为建立汽包水位波动与晃荡的仿真模型,建立汽包水位波动与晃荡热力学模型是最根本的,基于模块化建模的方法,以汽包集总参数模型为参考模型,为汽包水位波动与晃荡热力学模型开发了四种可行的建模方案,通过对汽包“虚假水位”与设计工况点的动态仿真结果的研究,确定其中最优的方案作为汽包水位波动与晃荡热力学模型的建模方法,并基于该方法建立了汽包水位波动与晃荡热力学模型,为建立完整的汽包水位晃荡模型与开发先进的汽包水位控制策略奠定了坚实的基础。     

基于支持向量机处理圆度误差

提出一种基于支持向量机计算圆度误差的方法.支持向量机的理论基础是Vapnik创建的统计学习理论.它采用结构风险最小化准则,在最小化样本点误差的同时,缩小模型预测误差的上界,从而提高了模型的泛化能力.该方法采用支持向量机对圆度误差评价,克服了传统圆度最小二乘法评价的局部收敛问题.仿真实验结果表明介绍的方法可以有效、正确地评价圆度误差.     

锥光干涉图、光强透过率曲线对电光调制实验的影响

基于电光效应的基本原理,讨论了铌酸锂（LiNbO3）晶体横向电光调制实验中利用锥光干涉图暗十字线图样确定起偏器和检偏器偏振方向分别平行于晶体x,y光轴的方法,及光强透过率曲线偏移对测量铌酸锂晶体半波电压的影响．