机械故障自动特征向量提取与智能识别系统

有效特征向量的提取和状态识别是设备状态监测与故障诊断中的关键技术.近年来,国内外非常重视特征参量有效性的研究和模式识别方法的探讨.笔者介绍了“机械故障自动特征向量提取与智能识别系统”的设计、结构与功能、实现方法及其应用.     

具有高效混洗模式存储器的可编程混洗单元

为向量DSP提出并设计了一种具有高效混洗模式存储器的可编程混洗单元,该结构能够使应用程序的混洗指令在执行时和通用寄存器或访存带宽等系统的关键资源分离,从而提高混洗单元的执行效率.采用区分不同混洗粒度和元素索引等方法对混洗模式所对应的开关矩阵进行了压缩,我们的存储效率高于当前其他方案.该混洗单元具有可编程的特点,应用程序...     

基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法

水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。     

基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别

为提高对空袭目标的识别能力,提出了一种基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别方法.该模型用RS方法构建SVM数据处理系统的前置系统,充分利用RS理论在处理大数据量,消除冗余信息等方面的优势,减少了SVM训练数据,克服了SVM算法因为数据量太大而导致处理速度慢的缺点.根据分类识别的要求,在RS-SVM两类分类算法的基础上,建...     

邻近支持向量机的阵列波束优化

针对标准支持向量回归波束形成器的计算复杂度高、内存开销大、训练速度慢的缺点,提出了邻近支持向量机(Proximal Support Vector Machine,PSVM)波束优化方法。PSVM打破了通过对偶问题求解原问题的传统思维,将支持向量回归的约束条件等式化,直接对原问题进行分析与求解,给出了基于PSVM波束形成器的优化模型及具体实现过程,并进行了数值仿真实验。研究结果表明,在保持波束形成器性能基本不变的情况下,降低了计算复杂度,减少了内存开销,提高了训练速度。与传统的支持向量回归波束形成相比,具有良好的快速性,为波束形成器的优化设计提供了一种新的有效方法。     

面向像斑的高分辨率遥感影像自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市QuickBird和WorldView影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度（82%与82.67%）、常规支持向量机分类总精度（87.33%与88%）、最小二乘支持向量机分类总精度（88%与89.33%）相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

定子绕组传输特性分析时的等效电路参数计算

多导体传输线理论是分析电机定子绕组传输特性的一种有效方法。本文提出了利用多导体传输线理论来分析电机定子绕组传输特性时的等效电路参数计算方法。     

大口径机枪弹性枪架稳定性分析的冲量法

大口径机枪在弹性枪架上射击稳定性的问题,是影响连发射击精度的一个重要问题,按传统方法以最大后座力或自动机后座到位的瞬间作用校核稳定性,其结果与实际射击现象不符。本文在分析大量实验现象后,提出稳定性分析计算中的冲量法,并以12.7mm 大口径机枪为例进行检验,结果与实验现象相符.     

浅海中船舶轴频电场建模方法

为了对浅海环境中的船舶轴频电场进行建模,以基本模拟单元——水平时谐电偶极子为例,根据惟一性原理结合边界条件求解赫兹矢量势。通过电磁场与赫兹矢量势的关系式,推导了其在浅海环境下在海水中产生的电磁场的计算公式。对水平直流电偶极子在三层介质下的电磁场分布进行了求解,对其在海水中产生电场的空间分布特性及通过特性进行了分析。在实验室中模拟浅海海洋环境和水平时谐电偶极子,将水平时谐电偶极子和直流电偶极子在轴频段的电场分布仿真结果与实际测量结果做对比。结果表明,时谐电偶极子实际电场分布与理论计算结果一致,证明了推导过程和所得解析表达式的正确性;水平直流电偶极子在对轴频电场的信号包络中进行求解时建模精度高,可替代水平时谐电偶极子的计算模型,且具有更高的工程实用性。     

Single machine sequencing with linear models of release dates

The paper deals with a problem of scheduling a set of jobs on a single machine. Before a job is released for processing, it must undergo some preprocessing treatment that consumes resources. It is assumed that the release date of a job is a linear decreasing continuous function of the amount of a locally and globally constrained, continuously divisible resource (e.g., energy, catalyzer, financial outlay, gas). The problem is to find a sequence of jobs and a resource allocation that will minimize the maximum job completion time. Such a problem appears, for example, in the ingot preheating and hot-rolling process in steel mills. It is shown that the problem is strongly NP-hard. Some polynomially solvable cases of the problem and approximate algorithms with both experimental and worst-case analysis are presented. © 1998 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 45: 99–113, 1998