基于Solidworks二次开发的两栖车辆浮态设计及静稳性分析

建立了描述车辆姿态向量和重力向量的两个坐标系,研究了姿态向量与坐标变换之间的关系,根据Solid-Works提供的函数,利用二分法求解了给定姿态下的浮心位置;以浮心计算为基础,通过对车辆的受力分析和运动分析,确定了车辆浮态的计算方法;利用SolidWorks的API函数进行二次开发,形成了计算静稳性的程序,并进行了实例计算。结果表明：与传统的作图法相比较,该方法计算结果更精确,计算速度更快。     

基于修正核函数的支持向量机空袭目标威胁评估

为提高空袭目标威胁评估的准确性,在分析目标威胁评估特点的基础上,提出了一种基于修正核函数的支持向量机空袭目标威胁评估方法.该方法以黎曼几何为理论依据,通过构造一种新的保角变换,并利用该保角变换对核函数进行修正,可提高支持向量机用于空袭目标威胁评估的精度.通过实例仿真与标准支持向量机方法进行比较,说明了该方法的有效性和优越性.     

正态迫近、若干矩公式及其在非线性系统状态估计中的应用

本文首先推导了若干矩阵函数对向量变量的求导公式,并以此为基础对任意的随机向量,给出其分布密度函数的正态迫近表示。其次,文中给出了关于正态随机向量的若干矩公式。作为上述结果的应用,文中讨论了非线性系统状态估计的一种迫近方法。     

一种综合使用支持向量机和遗传算法的隐藏图像检测方法

提出了一种新的基于遗传算法和支持向量机的隐藏图像检测方法。用遗传算法进行图像特征选择，采用支持向量机作为分类器，将支持向量机的分类效果作为适应度函数值返回，指导遗传算法搜索最优的特征，移除图像的不相关特征和冗余特征，提高了学习效率。实验结果表明，与仅采用支持向量机分类但未进行特征选择的隐藏检测方法相比，本方法能有效地提升分类器性能。     

支持向量机动态多分类方法

针对支持向量机分类中存在盲区的问题,在分析多分类支持向量机构建方法的基础上,采用二叉树支持向量机,通过类型知识库动态更新,建立了二叉树支持向量机动态多分类模型;选取径向基函数作为核函数,给出了提高多分类模型性能的核参数和惩罚因子寻优遗传算法;以卫星整流罩空调系统表冷器控制单元为仿真实验对象,建立了传感器偏置故障、漂移故障、完全故障和精度下降故障的多分类模型,验证了提出方法的有效性。     

基于EEMD降噪和模糊函数奇异值向量的雷达辐射源信号识别算法

针对目前基于模糊函数提取的几何学特征,在低信噪比时表征能力弱,导致识别准确率不高的问题,提出了一种基于EEMD降噪和模糊函数奇异值向量的识别方法.选取合适的EEMD参数,对时域信号进行降噪,提取模糊函数矩阵奇异值向量,求解其交叉熵作为特征,实现雷达辐射源信号识别.仿真实验表明,信噪比大于-5 dB时,所提方法对于BPS...     

基于混合核SPSO-SVM飞机复合材料健康监测研究

针对复合材料异常检测或健康监测的问题,提出了一种改进的粒子群算法训练混合核函数支持向量机,并用其进行复合材料健康状态辨别。通过有限元分析软件ANSYS14.5模拟碳纤维复合材料样板,获取了复合材料样板不同损伤类型的阻抗谱,提取了不同类型的阻抗特征参数,构建训练样本对混合核函数支持向量机进行训练,再将没有进行训练的阻抗特征数据送入到训练好的混合核函数支持向量机进行复合材料构件的健康状态辨别。结果表明:相比于Cole-Cole曲线分段各段电阻抗实部或虚部幅值的平均值,选取复合材料Cole-Cole曲线分段线性拟合斜率作为特征参数时,混合核函数支持向量机具有更高的健康状态辨识准确率。复合材料样板健康状态辨识仿真实验表明,该方法具有较高的健康辨识精度。     

防空兵作战能力评估中的变权方法研究

介绍了变权综合的基本原理,给出了三种变权向量及状态变权向量的定义。研究了均衡函数在变权中的应用,讨论了均衡函数的两种基本类型及其条件,分析了实际中常用的两种变权综合模式。通过具体事例比较了变权综合与常权综合的评估效果,并指出了变权综合在防空兵作战能力评估中的重要意义。     

基于VMD和SVM的舰船辐射噪声特征提取及分类识别

针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题，提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解，得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数，并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明，该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取，与已有方法对比，该方法具有较高的识别率。     

线性规划优化分析的元模型方法及其比较

线性规划优化分析在经济管理等领域有着广泛的应用。当线性规划约束条件的右端向量在一定范围内变化时,目标函数的最优值是右端向量的一个复杂的分片线性函数,但通常难以给出分析表达式。应用多项式回归、径向基函数、Kriging法及多项式回归 Kriging法这四种元模型方法,能快速预测最优值函数。通过仿真实验,对这四种形式的元模型作较全面的比较分析。数值实验的结果表明,用次数较少的实验设计,后三种方法都具有较高的拟合精度;特别地,多项式回归 Kriging法不仅拟合精度高,而且还能用一个二阶多项式给出最优值函数的一个简明的近似描述。结果表明,元模型方法是研究线性规划优化分析问题的有效途径。