面向作战任务的弹药消耗预测模型研究

针对战时弹药供应存在断供以及盲供问题,从实战情况出发,按照宏观把握与微观分析相结合的思想,在重点分析弹药消耗规律与补给特点的基础上,建立了基于消耗规律的战时弹药预测模型．以红蓝双方对抗演习为背景,以影响弹药消耗与补给的各类因素为落脚点,通过数值计算与结果对比分析,验证了预测方法的有效性,一定程度上为指挥员宏观层面上整体把握弹药消耗规律,快速制定弹药补给方案提供了重要的辅助支撑作用．     

基于主成分分析的储运过程管道堵塞故障检测

针对现代储运过程典型的管道堵塞故障,分析了其对过程监控参数的影响;采用基于主成分分析的故障检测方法,构建了故障检测流程和检测模型;以储运过程典型仿真系统为研究对象,建立了主成分模型;通过模拟不同程度的管道堵塞故障,进行了管道堵塞故障检测的仿真应用研究,获得了管道堵塞故障统计量控制图.实验结果表明了基于主成分分析的故障检测方法的有效性和正确性.     

基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测

确定合理的军事物流设施规模对于成功实施军事后勤保障十分重要。提出了基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测模型的建模方法,该方法旨在确定军事物流设施规模与其影响因素之间的非线性关系;采用算例说明了基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测的具体做法,对军事物流设施规模的确定具有指导意义。     

基于Prony算法合闸于故障保护方案

将Prony分析方法应用于断路器合闸于故障保护。利用Matlab软件对断路器合闸于输电线路故障和非故障情况下的暂态过程进行建模和仿真,对合闸后半个周波或1个周波输电线路保护安装处实测的电流数据进行采样,应用Pronv算法对其进行分析,提取出此暂态电流中包含的各次自振荡分量的各个特征量,识别出线路中是否存在故障。仿真证明：该分析方法可在合闸后半个周波或1个周波准确求出合闸操作暂态过程中各次频率的分量,从而正确识别线路的故障。     

面向蛋白质功能预测中有向无环图标记结构的多示例多标记学习

在多示例多标记学习问题中,标记之间往往是相互关联的,其中有向无环图结构是一种常见的层次关联结构,可见于蛋白质的基因本体学生物学功能预测的应用场景中。针对其标记间的有向无环图结构,提出了一种新的多示例多标记学习算法。算法从原始数据的特征空间训练出所有标记共享的低维子空间,通过随机梯度下降方法来降低模型排序损失,并融入标记间有向无环图结构关系对预测标记进行优化。将该算法应用于多个数据集的蛋白质功能预测中,实验结果表明,该算法具有更高的效率及预测性能。     

高性能互连网络中端口阻塞故障预测方法

随着系统规模、芯片功耗和链路速率的提升,高性能互连网络的整体故障率也不断上升,传统运维方式将难以为继,给高性能计算系统整体可靠性和可用性带来了巨大挑战。针对网络端口阻塞这类严重网络故障,提出无监督算法的预测模型。该模型从历史信息中挖掘征兆性规律并形成新的特征向量,应用K-means聚类算法对特征向量进行学习归类。在预测时,结合端口当前状态,利用二次指数平滑算法对未来状态进行预测,将得到的新特征向量使用K-means算法预判是否会发生阻塞故障。利用拓扑结构信息,分别对叶交换机和根交换机构建预测子模型,进而提升预测的精确率。结果表明,该预测模型能保持在召回率为88.2%的前提下,达到65.2%的准确率,可为运维人员提供有效的辅助。     

一种轴承故障等级诊断改进方法

针对频谱分析不能确定轴承故障程度的缺点,提出 PCA（principle component analysis）与优化的 SVM （support vector machine）相结合的方法,研究轴承不同故障类型、同种故障类型不同故障等级的实验振动数据,同时对轴承振动信号的13个特征属性参数进行了主成分分析,确定了最优特征属性参数,并利用优化的SVM 对轴承故障进行诊断。实验结果表明：该方法确定了最优属性参数,减少了冗余信息,提高了诊断准确率,减少了时间消耗,不仅有效地诊断出了轴承的故障类别,而且实现了轴承的故障等级诊断,使诊断更加精细化,为工程实际中轴承的健康管理提供了有益参考。     

地空导弹发控系统寿命预测的组合模型

将灰色系统理论和BP神经网络有效地结合起来,建立了灰色BP神经网络的组合预测模型,并采用遗传算法对该模型进行优化。为了验证优化后模型的有效性,采用灰色BP神经网络的预测结果进行对比分析。实际数据的预测结果表明,优化之后的模型比单独采用灰色BP神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对发控系统剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度。     

基于SF-REM的齿轮箱剩余寿命预测方法研究

剩余寿命预测是视情维修决策的重点和难点.针对工程实践中历史数据少、模型参数估计精度低的问题,建立一种基于随机滤波(SF)的齿轮箱剩余寿命预测模型.该方法采用递归期望最大化(REM)算法对模型参数进行递归更新,推导极大似然估计方法的参数递归更新过程,最后经实例验证模型的有效性和实用性.     

针对固定窗口算法的椭圆曲线密码故障分析

针对固定窗口算法实现点乘运算的椭圆曲线密码,基于符号变换故障攻击原理,通过分析不同故障模型下的密钥恢复过程,给出一种能够解决“零块失效”问题的改进故障分析方法,并进行仿真实验。实验结果表明：采用固定窗口算法的椭圆曲线密码易遭受故障攻击,10min内即可恢复NIST-192完整密钥。该故障分析方法也适用于其他采用点乘运算的密码算法。