基于改进LS-SVM的异步电机转子故障诊断

为了提高异步电动机转子故障的诊断精度,给出了一种基于改进最小二乘支持向量机(LS-SVM)的多故障分类算法。首先运用FFT处理电机的定子电流信号得到信号频谱图,从中提取故障特征向量;然后将特征向量送入改进算法进行故障诊断时,在原有多分类算法的基础上引入层次分析法确定故障类别的权重,根据权重值确定故障的诊断顺序,依次进行故障分类。实验表明,改进算法用于故障诊断节省了诊断时间,提高了诊断精度,具有很好的推广前景。     

PLC控制纸机传动系统

随着变频器在纸机应用中的不断广泛,计算机技术和通信技术的结合,使纸厂的自动化程度和控制精度,控制速度和系统的稳定性提高到一个新的水平。本文以美利纸业1880/300纸机为例,重点讨论PLC在纸机系统中的构成与设计。     

基于前景理论的CGF Agent决策建模研究

前景理论(Prospect Theory,PT)描述了个体在不确定条件下的决策规律,较好地刻画了决策者的风险偏好。分析表明,PT在作战决策建模中具有一定的适用性和可行性。提出了一种基于PT的计算机生成兵力(Computer Generated Forces,CGF)Agent决策建模方法,给出了CGF Agent的建模框架,对CGF Agent决策过程中方案选择的具体步骤和算法进行了详细阐述。实验表明,所提出的方法在一定程度上提高了CGF Agent决策行为的真实性,证明了所提出方法的有效性。     

铁骑雄风踏歌来——写在内蒙古一机集团胜利突破100亿元经营目标之际

宏伟的目标，伟大的事业，激励“一机人”一路征战、一路激情、一路凯歌。 这正是：百亿征战破天惊，战略统领傲英风。谁让铁骑长空啸，尽忠报国我兵工。     

基于斯坦克尔伯格博弈的装备采办最优合同设计

市场经济条件下，合同成为贯穿装备采办全过程的核心问题。文章认为，军品合同的不完全性更为显著，且不完全合同是装备采办的最佳选择。为此，要结合装备采办市场的特殊性，在军方主导的视角下，基于斯坦克尔伯格博弈设计装备采办最优合同。同时，交易双方可通过重新谈判，有效防止合同不完全、信息不对称所引发的逆向选择、道德风险等问题。     

基于模糊二叉树支持向量机的空袭目标属性识别

针对现有空袭目标属性识别方法存在的不足,提出了一种基于模糊二叉树支持向量机的空袭目标属性识别技术。该方法充分发挥了模糊二叉树支持向量机解决二类分类问题的优势,有效地提高了识别率和识别速度。最后给出了与现有识别方法的比较结果,证明了该方法的有效性。     

基于支持向量机和虚拟仪器谐波频率检测

支持向量机是采用结构风险最小化原则代替传统统计学中的基于大样本的经验风险最小化原则的新型机器学习方法,具有出色的学习分类能力和推广能力,广泛地应用于模式识别和函数拟合中。提出了一种基于支持向量机算法(SVM)的检测飞机电网中谐波频率的新方法,以支持向量机方法为理论基础,利用强大的图形化开发软件LabVIEW为开发平台,设计了谐波检测系统。经实验发现,该系统在采样点数较少的情况下,仍能比较准确检测出各次谐波频率,系统具有操作简单,稳定可靠、测试精度高等特点。     

云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群算法

标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。     

基于支持向量机的遥感图像分析与处理

支持向量机是一种新的机器学习方法。本文结合遥感图像和支持向量机的特性，重点分析了支持向量机在遥感图像分类、遥感图像压缩、遥感图像特征提取等方面的应用。并对支持向量机在遥感图像分析与处理中的应用趋势及有待进一步研究的问题进行了探讨。     

基于光流动态特征与SVM的阴燃火检测方法

针对传统阴燃火检测中存在误报、漏报的问题,研究了一种基于光流场的视频检测方法。首先,利用改进的Horn-Schunck光流算法计算图像光流场,并结合阴燃火颜色特征提取可疑阴燃火运动区域;然后,提取连通域的面积、光流平均速度、方向方差、光流主运动方向、光流速度不规则度和背景模糊性等六个特征建立特征向量;最后,利用支持向量机对所有含可疑阴燃火运动区域的图像帧进行分类,从而实现阴燃火检测。实验结果证明:该方法对阴燃火识别准确度高,可有效排除多种图像干扰,在复杂环境下的适应性和鲁棒性较好。