廊道（栈桥）结构伸缩缝处理方法探讨

1、概述 在港口、矿山、化工、煤炭、冶金及热电厂等工程土建设计中,常常会遇到（胶）皮带机输送廊道（栈桥）。而伸缩缝（包括支座）处理是廊道设计的主要技术问题之一。实际工程中,往往因设计者而异、因结构型式而异,出现了多种伸缩处理办法。但也有因伸缩处理不当,而导致栈桥支架倾斜较大而产生柱身开裂的事故发生。     

弹体处理在提高战术弹道导弹弹头突防能力中的应用

针对美国战区导弹防御 (TMD)系统的特点 ,提出了提高中程战术弹道导弹弹头突防能力的弹体处理 (弹体分解 )方案。从弹头目标群的雷达辐射、红外辐射、减速等特性对弹体分解方案进行了分析和初步论证。最后演示了利用多目标突防挫败“战区高空区域防御”(THAAD)系统的过程     

综合决策支持系统

决策支持系统是在管理信息系统和运筹学的基础上发展起来的。它将“决策”、“支持”与“系统”三者汇集成一体,通过不断发展的计算机建立系统的技术(System),逐渐扩展支持能力(Support),较好地实现辅助决策(Decision)。     

现代战争中的网络新闻报道探析

网络传媒作为“第四媒体” ,在对美伊战争的报告中充分显示了其新闻更新速度、能提供大量且丰富的信息、采用多种技术手段以及互动效果好等特点 ,取得了较好的新闻报告效果 ,也为网络传媒带来了较大的商机。同时 ,网络传媒在报道美伊战争中所存在的问题 ,对今后新闻报道提供了一些启示。     

故障预测技术综述

把握新军事变革机遇,加快信息化建设步伐,对军事装备进行有效的质量监控和故障预测是技术保障的重要内容。阐述了故障预测技术,系统地介绍了现有的、比较有代表性的故障预测技术方法,并叙述了其优缺点;最后重点对故障预测技术的发展前景进行了展望,指出了该研究领域当前需要进一步研究的问题和发展方向。研究故障预测技术对提高装备的维修和保障能力具有十分重要的意义。     

粗糙集和FSVM结合的雷达信号识别法

结合粗糙集的属性约简和支持向量机的分类机理,研究了一种混合算法,即应用粗糙集的属性约简过程作为预处理器,可以把冗余的属性及值和冲突的对象从决策表中删去,但不损失任何有效信息;由于传统支持向量机在多分类问题时出现的不可分区域现象,使用了模糊支持向量机进行后面的分类建模和预测,使得训练时间大大缩短和分类性能显著提高。将这种混合方法应用到雷达信号识别中,仿真实验证明该方法是有效的。     

基于鲁棒多元LS-SVM的齿轮箱故障诊断方法

多元LS-SVM算法可以直接用于多分类模式识别问题,通过对该算法的误差变量进行加权,消除了训练样本中异常值或非高斯噪声的影响,增强了多元LS-SVM算法的鲁棒性。然后,利用改进算法建立特征向量与故障模式之间的映射关系,得到齿轮箱故障诊断模型。仿真表明:与传统BP神经网络相比,鲁棒多元LS-SVM算法对齿轮箱的故障诊断的精度更高,抗干扰能力和鲁棒性更强,是一种在齿轮箱故障诊断中值得推广和采用的算法。     

基于特征空间中类别可分性判据的特征选择

针对支持向量机首先要将数据通过一个非线性函数映射到高维特征空间,从而在特征空间中改变了数据的分布,因此在设计支持向量机分类器时有必要在特征空间进行特征选择,而非原空间。提出在特征空间中利用类别可分性判据进行特征选择,将类内类间距离引申到特征空间来计算可分性判据。通过仿真,该方法能够有效地在特征空间进行特征选择。     

基于二进制传感器网络的目标运动方向估计方法

介绍了方向估计二进制传感器网络(DE-BSN),提出基于统计学习解决目标运动方向估计的思路,并给出了使用线性判别分析法(LDA)和支持向量机算法(SVM)的估计方案。仿真分析了在不同传感器节点密度时上述算法的精度、和在节点出现错误的情况下算法对目标方向估计的可靠性。实验结果表明上述算法均可实现高精度的目标方向估计,并都具有一定的鲁棒性,各自的优势分别在于:LDA的计算复杂度较小,而SVM的估计误差较小。     

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.