小生境粒子群支持向量机的网络故障诊断

针对支持向量机(SVM)在网络故障诊断中应用存在的参数设置和诊断模型复杂的问题,提出一种基于小生境粒子群优化的SVM解决方案。算法在进行参数寻优的同时考虑支持向量个数,实现对诊断模型复杂度的优化,并采用小生境粒子群算法进行求解,提高算法跳出局部最优的能力。在DARPA数据集上的实验表明本文提出的方法能够有效提高诊断模型的泛化性和诊断速度。     

基于计算机视觉的目标方位测量方法

以显著性标志物中的关键点为目标,探讨了一种基于计算机视觉的目标方位测量方法。在光学成像原理基础上,推算出目标二维成像点坐标与其空间三维坐标之间的映射关系,基于计算机视觉理论建立了测量目标方位的数学模型。考虑透镜畸变,基于Zhang平面标定法完成对摄像机参数的标定。对目标二维图像采用Harris算法进行特征角点检测,并通过亚像素技术对检测的目标特征点进行定位。实验结果表明,该方法能够有效提取被测目标特征角点并获取其像素坐标,用于测量目标相对视觉传感器的方位信息可达到较高精度,具备良好的实用价值。     

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。     

基于火箭弹旋转运动的主子惯导在线标定方案研究

针对火箭炮在射前标定阶段不能进行线运动,只能进行两自由度的角运动,以及需要标定参数多,模型维数大导致标定实时性差等缺点。以火箭炮制导化改造为背景,首先利用旋转调制的原理建立了误差模型,将惯性器件的零偏误差分离,并且理论分析了旋转调制对惯性器件刻度系数误差标定的影响,分析结果表明,旋转运动对刻度系数误差的可观测性影响很大。但是,由于单独的横滚运动不能激励全部6个刻度系数误差,所以最后设计了新的火箭弹机动方案,以及滤波算法使全部刻度系数误差均可观测,并且结果表明除x轴陀螺刻度系数误差外,其余参数均能较快地收敛,与传统的方法相比,标定的实时性和精度都有了较大提高,充分体现了弹丸横滚运动对火箭炮射前标定的重要性。     

基于Lyapunov法和势场法的对峙跟踪研究

现有的基于Lyapunov导航向量场算法的对峙跟踪研究中尚未有考虑避障要求的。针对单架无人机对峙跟踪单个移动目标,通过Lyapunov导航向量场法使无人机对目标对峙跟踪。在遇到障碍时,通过距离控制,切换为使用势场法避开障碍区域。在满足一定的距离条件后,通过角度控制,恢复对峙跟踪方式,从而使无人机在对峙跟踪时可以避开障碍区域。仿真结果表明,不管是在单障碍的条件下还是多障碍的条件下,该方法能使无人机有效地避开障碍区域完成跟踪任务。     

一种新的Gabor小波支持向量机人脸识别算法

提出了一种新的基于Gabor小波特征重组的支持向量机人脸识别方法。该方法首先计算5个尺度和8个方向的Gabor小波变换结果,再把不同人脸中的同一尺度和方向的变换结果进行特征重组,得到40个新特征矩阵,分别利用PCA方法降维去噪,最后构造40个支持向量机分类器并采用选票决策机制决定识别结果。实验结果表明,该方法不仅拓宽了主元分析法中累积方差贡献率可选范围,并在一定程度上解决了核参数选择难的问题,同时取得了理想识别效果。     

新型静电电位动态测试系统的研制

该测试系统主要依据接触式测试法和电压转换测试原理进行测试。通过对该系统的高压线性和频率特性进行校准,达到了设计要求。对人体静电电位进行测试实验,结果显示该测试系统运行稳定,响应速度快,测试数据准确,并可自主进行数据换算和存储。     

武器系统经济性参数的支持向量机方法分析

采用一种基于支持向量机的武器系统费用分析方法.计算结果表明,这种方法有效解决了参数法对样本量要求较高以及对非线性问题处理能力较弱等问题.与传统方法相比较,有更好的拟合精度和泛化能力,因而该方法可以作为研究此类问题的新途径.     

用神经网络变易有效焦距的摄像机标定法

针对传统摄像机标定中由于像差等非线性因素的影响造成结果精度和稳定性不高且算法复杂的特点 ,提出了用 4层前向神经网络模型变易摄像机横纵向有效焦距的方法。给出了摄像机标定结果和用标定后的摄像机进行三维立体测量的结果 ,并与传统方法作了对比。结果表明 ,基于神经网络的摄像机标定方法可以获得比传统方法更高的精度和稳定性     

大型稀疏线性代数迭代库在YH 机上的高效实现

本文讨论了大型稀疏线性代数方程组的迭代算法、加速方法、存贮技术及并行算法。结合向量机特点,采取有效程序优化措施,开发研制了标量和向量库程序。在ＹＨ系列机上试算结果表明：大型稀疏线性代数向量迭代库比标量迭代库速度有较大提高。当Ｎ≥１００时,在ＹＨ─１机上加速比约２～８;在ＹＨ─２机上约２～７;当迭代次数增加时,加速比提高更明显;库中共轭梯度（ＣＧ）加速方法能有效地加快收敛,可减少迭代次数一半以上。