矿产统计预报的多元信息复合方法及预测模型

如何有效地利用多种信息进行矿产统计预报是一个有经济效益的课题。本文运用多信息复合思想,采用回归分析、判别分析和集成预报等方法使矿物预报的正确概率大大提高。     

装备寿命预测的平行仿真模型在线演化方法

在面向装备剩余寿命预测的平行仿真技术研究基础上,统一了不同退化状态下的状态方程,提出了预测模型形态库的构建方法和预测模型形态选择算法,设计了“模型形态库构建—模型选择—数据同化—模型演化”的模型在线演化工作流程,运用扩展卡尔曼滤波和极大似然估计算法,实现了面向装备剩余寿命预测的平行仿真模型在线动态演化。通过仿真实验验证了模型形态选择算法和模型在线演化工作流程的有效性,取得了较好的仿真效果。     

EEMD+BiGRU组合模型在短时交通流量预测中的应用

针对城市交通流随机波动性强、数据中含噪声多导致预测精度下降的问题,提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)的组合交通流量预测模型,有效地提升了短时交通流预测的精度。模型利用EEMD算法对原始数据进行分解,根据分解所得的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)分量绘制噪声能量图谱,去除分量中的噪声,并将去噪后的IMF分量作为BiGRU网络的输入进行训练,再将训练所得的结果进行重构加和,得到最终的预测结果。实验结果表明,未舍弃含有噪声的IMF分量进行重构的预测结果,相比于参考文献中提出的EMD+LSTM模型、LSTM模型和EEMD+LSTM模型,其平均绝对百分误差分别优化了42.36%、61.82%和30.95%;舍弃含有噪声的IMF分量后进行重构的预测结果,其平均绝对百分误差相比于将全部IMF分量进行重构优化了56.62%。     

视频监视前景图像估计的盲源提取方法

在视频图像运动检测的背景消减方法中,场景图像或帧可建模为前景图像和背景图像的叠加或线性混合。然而,实际中图像的背景和前景往往相关,常用的主成分分析和独立分量分析等方法难以实现准确提取。为此,将视频图像的前景提取建模为盲源提取问题,提出了一种基于均方交叉预测误差的盲源提取方法,可以从相关的源视频图像中提取期望的前景图像,并将该方法扩展应用于基于基本模型和特征背景模型的背景消减方案中。基于人工和实际视频的实验验证了盲源提取背景消减方法的可行性和有效性。     

多基准站相对定位算法及先验基线向量偏差影响分析

为提高单基准站短基线相对定位解算的可靠性,研究了多基准站约束的相对定位算法。将基准站间可提前测量的先验基线信息融入观测模型中,给出了多基准站相对定位的函数模型和随机模型,在此基础上推导了模糊度精度因子的解析表达式,揭示了基准站数量的增加对模糊度浮点解精度提升的作用;从理论上分析了基准站间先验基线信息中的偏差对模糊度解算的影响,分析表明,当先验基线各分量偏差的绝对值之和小于5 cm时,模糊度解算几乎不受影响;通过仿真和实测数据进行了验证。试验结果表明,增加基准站数量不仅能有效提升模糊度解算成功率和收敛速度,并且对先验基线信息中的偏差具有较好的抑制作用,当基线各分量偏差均增加到4 cm时,实测数据模糊度解算成功率仍能达到92%以上。研究结论为特殊场景下多基准站间的快速非精确标定提供了理论依据。     

C4ISR系统军事需求描述概念模型

C4ISR系统军事需求描述概念模型在C4ISR需求建模中具有重要地位.概要分析了C2过程模型,提出C4ISR系统军事需求描述的概念模型--分为"客体"、"主体"和"建模"三个部分,给出了军事需求描述常用概念、术语的定义,通过C4ISR系统军事需求描述概念模型说明了这些概念和术语的相互关系,给出了C4ISR系统军事需求描述的基本要求;示例说明了概念模型的合理性.     

应用改进的线性预测算法构建虚拟阵的精确定向方法

为了克服传统线性预测(Linear Prediction,LP)算法在构建虚拟阵过程中存在预测误差容易累积的弊端,提出了一种能够更充分利用实阵信息量的改进LP算法来构建虚拟阵。采用实际基阵方法、传统LP虚拟阵方法和改进LP虚拟阵方法分别对假定基阵的波束性能进行计算机仿真及对湖试数据进行处理成像,研究结果表明,与传统LP方法相比,改进的LP方法能够有效地抑制波束旁瓣,进一步提高了基阵的角度分辨力和阵增益,将其运用于特定试验背景下的实际湖底目标声探测,方向分辨精度可提高75%。     

基于装备演化规律的C4ISR需求生成模式研究

针对C4ISR需求生成的系统性问题,提出基于武器装备演化规律的C4ISR需求生成模式。根据武器装备在作战、系统、技术三个层面的演变规律,从任务模糊性、结构复杂性、技术不确定性三个维度划分目标武器装备,提出与演变规律对应的、逐层递进的C4ISR需求研究模式——复制、发现和创造,提供了解决C4ISR需求精确性问题、正确性问题和前瞻性问题的途径。实例表明,采用该模式能够系统地生成C4ISR需求。     

战斗部虚拟试验贝叶斯线性校准预测方法

聚能装药战斗部射虚拟试验中,射流穿深对靶板材料模型参数较敏感。为建立较准确实用的射流穿深预测模型,提出一种贝叶斯线性校准方法,建立物理过程真实值、模型预测值和试验测量值间的统计关系,结合有限的试验数据,校准未知模型参数。实例分析表明,该方法可较好地解决包含各种不确定性的大型复杂计算模型的参数校准问题。     

A misclassification cost‐minimizing evolutionary–neural classification approach

Machine learning algorithms that incorporate misclassification costs have recently received considerable attention. In this paper, we use the principles of evolution to develop and test an evolutionary/genetic algorithm (GA)‐based neural approach that incorporates asymmetric Type I and Type II error costs. Using simulated, real‐world medical and financial data sets, we compare the results of the proposed approach with other statistical, mathematical, and machine learning approaches, which include statistical linear discriminant analysis, back‐propagation artificial neural network, integrated cost preference‐based linear mathematical programming‐based minimize squared deviations, linear integrated cost preference‐based GA, decision trees (C 5.0, and CART), and inexpensive classification with expensive tests algorithm. Our results indicate that the proposed approach incorporating asymmetric error costs results in equal or lower holdout sample misclassification cost when compared with the other statistical, mathematical, and machine learning misclassification cost‐minimizing approaches. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006.