基于比例危险模型的船用柴油机视情维修决策

针对船用柴油机视情维修决策问题,采用威布尔比例危险模型描述了系统状态与故障率之间的关系,利用核主成分分析对协变量进行了去相关和约简处理,以平均费用最小为决策目标,建立了视情维修的最优维修策略模型,并根据设备当前状态信息来判断是否需要进行维修。实例分析表明：该方法有效融合了历史故障信息和运行状态信息,提高了柴油机可用度,降低了维修保障费用。     

一种基于改进Hausdorff距离的图像匹配方法

Hausdorff距离(HD)是图像匹配常用的相似性准则。针对HD在实际图像中难以匹配的问题,提出了基于核密度函数的HD改进形式,该HD是通过对各个最小距离值进行核密度函数计算,并将函数值的和的均值作为单向HD值,无向的HD值取两个单向值的最小值。实验结果表明,提出的改进HD在遮挡、局部变化情况下比其它的HD距离具有较好匹配效果。     

基于改进核极限学习机和集成学习理论的目标机动轨迹预测

为了提高目标轨迹预测的精度以及预测模型的泛化能力,提出基于改进蝙蝠算法优化的核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)和集成学习理论目标机动轨迹预测模型。构建KELM模型,并采用改进的蝙蝠算法对KELM的参数进行优化;以优化后的KELM神经网络为弱预测器,结合集成学习算法生成强预测器,通过训练不断优化强预测的结构和参数,得到一种基于集成学习理论的目标机动轨迹预测模型;基于不同规模的样本,将所得预测模型与逆传播神经网络、支持向量机和极限学习机等模型进行对比分析。仿真结果表明:所提目标机动轨迹预测模型具有较好的预测精度和泛化能力。     

基于径向基神经网络的水下振动物体辐射噪声级别分类研究

运用径向基神经网络,利用水下振动物体内表面加速度信号对其辐射噪声级别进行分类,达到判断其声隐身性的目的.该方法的运算量较传统方法大大降低,极大地提高了计算速度.实例表明,该方法能较准确地对水下振动物体辐射声场声压级别进行分类,进而对其推广应用于潜艇提供了较好的依据.     

Experimental investigations on wear properties of Palm kernel reinforced composites for brake pad applications

The use of asbestos material is being avoided to manufacture the brake pads as it is harmful and toxic in nature. Further it leads to various health issues like asbestosis, mesothelioma and lung cancers. These brake pads can be replaced by natural fibers like Palm kernel (0–50%), Nile roses (0–15%) and Wheat (0–10%) with additives like aluminum oxide (5%–20%) and graphite powder (10%–35%). Phenolic resin of 35% is utilized as a binder. Particulated Nile roses are used to increase the friction coefficient and wheat powder is used to reduce the wear rate. Aluminum oxide and graphite are abrasive in nature. This helps to make brake pads with high friction co-efficient and less wear rate with low noise pollution. The wear of the proposed composites have been investigated at different speeds. Various tests like wear on pin-on-disc apparatus, hardness on the Rockwell hardness apparatus and oil absorption test have been conducted. Phenolic resin produces good bonding nature to fiber. Thus, Fibers found to have performed palatably among all commercial brake pads. The objective of the research indicates that Palm kernal shell could be a conceivable alternative for asbestos in friction coating materials.     

KPLS-SVM在缺失飞参数据估计中的应用

飞行参数的缺失给飞行事故调查工作带来了很大困难.将核的偏最小二乘法与支持向量机耦合,建立基于状态匹配的飞行参数估计模型可以较好地解决缺失飞参数据的估计问题.首先将初始输入映射到高维特征空间,进而利用偏最小二乘法在特征空间中提取对缺失飞参数据影响较强的得分向量, 最后将提取的得分向量作为输入建立支持向量机模型.既克服了输入变量间的相关性问题, 又降低了支持向量机的输入维数.仿真也说明了使用该方法估计缺失飞行参数的可行性和有效性.     

RPPM模式在军用烟幕扩散数值模拟中的应用

阐述了随机游走粒子一烟团模式（RPPM）的基本思想,并结合野外试验验证了该模式在烟幕扩散数值模拟中的应用效果。     

基于核函数的自适应聚类背景提取

随着目标的检测与跟踪的广泛应用,移动物体分割问题成为研究热点,而解决这类问题的关键需为对图像背景的更新和提取。通过对目前已有的背景提取方法的研究,提出了一种新的基于核函数的背景提取方法:进行预处理,制定删选法则来自适应获取所需处理的视频序列;定义核函数来衡量模式间相似性,对2类聚类中心进行初始化;利用最小距离准则来灰度归并,采取实时的自适应阈值选择;最后通过比较满足条件的像素总数,获取所需背景。实验证明,该方法有效。     

战术指挥情报终端的插件式软件框架设计

复杂多变的现代战场环境要求指挥信息系统在满足基本作战需求的前提下,还应具备功能的高可伸缩性。以该军事需求为牵引,提出了一种以开源跨平台开发库Qt为基础平台的、基于微内核思想的QPAF插件式软件框架设计方法,深入阐述了QPAF的系统架构、插件扩展及管理机制以及框架运行机理,详细介绍了QPAF及其插件的实现方法。在某边境防务战术指挥情报终端的应用结果表明,QPAF框架设计方法同时兼顾了系统的稳定性与灵活性,使软件具备了很强的动态演化能力。     

一种SAR图像特征提取和目标分类的新方法

提出了一种利用二维离散小波变换与核主成分分析结合对SAR图像进行特征提取的新方法.该方法对SAR图像进行三层小波分解后提取低频子带图像的核主成分分量作为目标的分类特征,利用支持向量机完成目标分类.采用MSTAR实测SAR目标数据集进行特征提取和分类实验,实验结果表明:该方法可以有效提高目标的正确识别率.