自反Banach空间一类完全广义集值强非线性混合似变分不等式问题

研究了一类完全广义集值强非线性混合似变分不等式在自反Banach空间下的问题,借助一个极大极小不等式,证明了这类完全广义集值强非线性混合似变分不等式的解的存在唯一性定理。     

Hilbert空间中Lipschitz拟伪压缩映像公共不动点的杂交投影算法

给出了Hilbert空间中Lipschitz拟伪压缩映像族公共不动点的一个投影算法,并利用所给出的算法证明了一个强收敛定理,扩展了参考文献[1]的结果。     

雷达智能BIT故障预测方法研究

在总结了几种比较常见的故障预测方法的基础上,介绍了基于统计学习理论的支持向量回归算法。提出将智能遗传算法用来对支持向量回归模型的参数进行优化选取,并详细介绍了模型参数的选取过程,避免了参数的盲目设置。将建立起来的模型应用于雷达智能BIT故障预测领域,并以一组智能BIT状态监测的数据对预测模型进行训练和验证,实验结果表明支持向量回归模型能有效地对雷达故障进行预测。     

浅谈中小户型住宅的空间可变性设计

中小户型住宅受建筑面积的限制,套内使用空间相对较少,因此充分发挥有限空间的作用,提高空间利用率是中小户型住宅具有较高舒适性的关键。空间的可变性设计正是以满足居住者的多种需求变化、充分利用空间为目标的设计方式,它对于提高人们的居住质量、促进住宅的可持续发展具有积极意义。从社会、经济、生活等方面阐述了中小户型住宅空间可变性设计的必要性,并通过设计实例的分析,提出从住宅的空间设计、结构设计、厨卫空间设计三方面入手来实现空间的可变。     

H∞鲁棒滤波在机动目标跟踪中的应用

在交互多模型中通常使用的卡尔曼滤波器中,引入广义H∞鲁棒滤波器,以一定的精度为代价,换取满意的鲁棒性能。H∞鲁棒滤波算法可以分解为卡尔曼滤波和鲁棒化两个环节,从而形成一种基于增益失调因子的结构化分解算法。、为验证算法的有效性,进行了Monte Carlo仿真。仿真结果表明,本文算法跟踪复杂机动目标时跟踪性能有较大提高,有很好的可实现性.     

浅析小型史馆建筑内部展示造型与多媒体表现

作为现代展览展示建筑的一个发展分支,小型史馆就是一部精练的“物化”历史,表达出一个丰富而统一的信息传播展示空间。小型史馆的设计往往在有限的空间内,充分体现出观演类建筑的主要特点,其内部的展示造型设计和多媒体表现手段起到了重要的作用。主要从小型史馆建设出发,对其内部展示造型设计与多媒体表现手段进行分析与探讨,阐述了它们的设计手法及达到的视觉创意效果。     

变工况下轴承健康监测的相关向量机与自适应阈值模型方法

工况在旋转机械运行过程中通常是变化的。变化的工况和故障一样,也会引起机械振动特征发生改变,从而引起诊断误差。为此,提出一种用于变工况下轴承健康监测的新方法。该方法使用相关向量机拟合振动特征的统计量随工况参数的变化,得到特征统计量与工况参数之间的连续函数关系;基于不同工况下的特征统计,构建自适应阈值模型。将该方法用于不同转速下的轴承健康监测,结果表明,当转速超过某一个较小的值时,该方法有效。     

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。