基于多模型组合的模拟电路故障诊断方法

针对传统模拟电路故障诊断方法识别准确率低及耗时较长的问题,提出一种基于改进的二进制粒子群优化算法(IBPSO)与隐马尔科夫模型(HMM)的综合诊断方法。该方法利用IBPSO对故障特征进行提取优化,降低故障特征维度,进一步利用HMM对提取的故障特征进行预处理,排除不可能类故障特征,提高了LSSVM的分类准确率。经过仿真结果分析验证,该方法较现有的BP神经网络诊断方法,能够在确保正确率得到提升的基础上,进一步提高故障诊断速度,具有更强的战场环境适用性。     

一种快速辨识ARMA信号模型参数的方法

本文给出了一种对ARMA信号模型参数进行自适应滤波快速辨识的方法。首先提出将MA模型匹配ARMA模型的理论误差转化为输出端的加性噪声．然后提出了一种新的变步长LMS算法。基于以上两点，本文使用自适应滤波器,通过拟合模型传递函数来辨识模型参数。数值仿真结果及其与IIR SHARF算法的比较证明本文的理论分析。     

判决特征选择的快速人脸识别算法

为了在确保识别精度的条件下提高人脸识别的速度,提出了判决特征选择算法(SVM-DFS).针对多类分类问题,判决特征选择算法根据统计学习理论使用支持向量机来实现特征选择,根据全概率定理把特征选择和多类分类集成到一个统一框架.在UMIST和FERET人脸数据库上的实验表明:SVM-DFS算法可以用来挑选对分类最有用的特征,这些挑选出来的特征具有明显的物理意义.使用判决特征选择方法不但可以加快分类器的响应速度,而且不降低分类器的泛化能力.     

多特征空间下的支持向量机及其在图像识别中的应用

分别在主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)和线性鉴别分析(LDA)所构造的特征空间下用模糊支持向量机(FSVM)进行人脸识别。同时,提出了一种改进的FSVM方法,即利用FSVM和多叉决策树相结合的思想来设计人脸分类器,从而使FSVM分类器的速度得到了大幅度的提高。通过在ORL人脸库上的实验结果表明,该算法是有效的。     

声纳浮标均匀布放问题研究

针对声纳浮标的均匀布放问题,借鉴喷泉最优布放模型对此进行了研究。对声纳浮标的作用距离、平均场强、平均偏离强度进行建模,采用数值算法对正三角形阵的最优布放间隔进行了计算,并对其余两种阵型的计算方法进行了论述。经分析,认为正三角形、正四边形、正六边形是符合要求的三种基本阵型。所求得浮标间距能够满足工程上的要求,能够为反潜机的浮标布放提供决策依据。     

基于集对分析和LS-SVM的装备研制风险综合评价

【】为了有效防控武器装备的研制风险,确保武器装备项目的顺利推进,提出一种基于集对分析(SPA)理论与最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法的装备研制风险综合评价方法。在该方法中,首先,根据武器装备研制的具体特点,建立了装备研制风险评价指标体系。然后,在此基础上,引入SPA分析理论中的联系度和集对概念构建了训练样本和测试样本。最后,使用获取的样本对LS-SVM进行训练和测试,得到装备研制风险评价模型,并据此给出评价结果。案例分析表明,所提出方法过程简便,定性定量结合,形式易于理解,评价结果也更加贴近实际,对于提升装备研制项目风险管理和决策水平,具有重要的实际意义。     

韦布尔干扰中有序统计平均恒虚警检测器性能

证明了形状参数已知条件下有序统计平均恒虚警检测器在韦布尔分布杂波背景下具有恒虚警性能,推导了该背景下OSCA-CFAR检测器对非起伏目标的检测概率Pd和平均判决阈值的解析表达式,用数值方法讨论了尺度参数和序值变化对检测性能的影响,最后分析了多目标情况下该检测器的性能,并于有序统计进行了比较,分析结果表明OSCA在多目标环境下具有较好的检测性能.     

基于目标结构特征像的SVM目标识别方法

针对支持向量(SVM)对目标高分辨一维距离像(HRRP)识别率和稳定性不高的问题,研究将目标分解理论推广应用于对目标极化散射矩阵的分解,求得了目标结构特征像.在分析研究SVM的训练和测试方法的基础上,采用SVM通过结构特征像对两实验目标进行分类识别,结果表明,基于目标结构特征像的SVM目标识别方法能够提高目标正确识别率,且其稳定性较好.该方法是一种有效的目标识别方法.     

超级计算机发展的新技术和新观念

近年来，超级计算机技术的新发展和研制超级计算机的新观念表明，更高性能超级计算机的体系结构正酝酿着新的变化；研制更高性能超级计算机不但应重视性能价格比，而且应重视性能拥有代价比；研制超级计算机不再是超级计算机公司的专利；人们不但需要高性能计算机，还需要高生产率计算机。     

立方星陀螺/双星敏感器组合定姿方法

针对单星敏感器绕视轴方向旋转角测量精度相对较差的问题,提出了一种利用微机电系统陀螺和同时工作的双星敏感器的测量来获得精确的立方星姿态信息的方法。该方法基于平均双四元数的思想,基于乘性扩展卡尔曼滤波算法制定了集中式和分散式两种姿态确定方案。仿真分析结果表明,所提出的陀螺/双星敏感器姿态确定方法,在采用低成本、低精度的姿态敏感器以及传统滤波算法的情况下,仍能有效提高立方星的定姿性能,具有较高的精度和较快的收敛性。为立方星低成本、高精度姿态确定提供了一种可行的参考,并且具备一定的工程应用价值。