基于直觉模糊集的灰色模型故障预测

复杂设备的故障特征具有不确定性,非线性等特点. 针对故障预测具有不确定性,将模糊数学中的直觉模糊集和灰色模型相结合设计故障预测的方法. 新方法利用隶属度函数设计了描述系统运行正常的正常直觉模糊子集和运行异常的异常直觉模糊子集,利用灰色模型计算系统运行的预测值,并计算预测值的正常隶属度;再分别计算预测值的正常隶属度与正常直觉模糊子集和异常直觉模糊子集的贴近程度来实现故障预报. 该方法通过三容水箱系统T2水箱水位变化预测三容水箱系统是否出现故障和通过UH-60行星齿轮盘裂纹何时开始增大的故障进行实验. 实验验证了该方法的可行性,可及时准确地预测出系统故障.     

基于GM(1,1)预测算法的民航飞机实时轨迹可视算法

针对民航飞机动态飞行可视化中滞后和跳跃问题,研究并提出了一种基于预测的民航飞机实时轨迹可视化算法.算法包括轨迹点预测,目标点行进和误差修正三部分.轨迹点预测基于GM （1,1）算法进行改进,在每次迭代时依据所有先验点和搜索方向动态调整发展系数.目标点行进基于预测坐标点提出TSUS （Time Slice Uniform Speed）算法,TSUS算法保证了在既定时间内目标确实移动到目的地,且能够根据初始速度方向调整轨迹弧度.误差修正采用分段式误差修正策略,以平衡不同情况下精确性和实用性.实验表明,提出的算法模型可用于民航飞机可视轨迹渲染中,且能获得良好的效果,提高系统的可用性和用户体验.     

基于用户回答顺序的社区问答答案质量预测研究

近年来,随着互联网的普及和知识爆炸性的增长,社区问答网站积累了大量的用户和内容,同时也产生了大量的低质量文本,极大地影响了用户检索满意答案的效率,因此如何提升答案质量预测的性能十分重要。目前,社区问答答案质量预测方面的研究大都是使用点方式(pointwise)来实现分类模型,但由于问题的难度不同,对答案的要求也有所差异,使用点方式会忽略掉部分答案的特点,所以该文使用点对方式(pairwise)来预测答案质量。另外,已有的研究工作表明,社区问答中同一问题下的答案数量特征对答案质量预测没有效果,甚至有冗余作用。对于时间差也有相同的结论,即不能提升预测性能。该文提出了一种将上述两者结合在一起的新特征,实验结果表明,该特征能显著提高社区问答答案质量预测的性能。     

基于迭代回归树模型的跨平台长尾商品购买行为预测

长尾商品是指单种商品销量较低,但是由于种类繁多,形成的累计销售总量较大,能够增加企业盈利空间的商品。在电子商务网站中,用户信息量较少且购买长尾商品数量较少、数据稀疏,因此对用户购买长尾商品的行为预测具有一定的挑战性。该文提出预测用户购买长尾商品的比例,研究单一用户购买长尾商品的整体偏好程度。利用社交媒体网站上海量的文本信息和丰富的用户个人信息,提取用户的个人属性、文本语义、关注关系、活跃时间等多个种类的特征;采用改进的迭代回归树模型MART(Multiple Additive Regression Tree),对用户购买长尾商品的行为进行预测分析;分别选取京东商城和新浪微博作为电子商务网站和社交媒体网站,使用真实数据构建回归预测实验,得到了一些有意义的发现。该文从社交媒体网站抽取用户特征,对于预测用户购买长尾商品的行为给出一个新颖的思路,可以更好地理解用户个性化需求,挖掘长尾市场潜在的经济价值,改进电子商务网站的服务。     

社交网络用户在在线媒体中点播行为预测

在线媒体快速发展,为用户带来丰富多彩信息的同时,用户的参与也给在线媒体本身带来巨大的经济利益。因此,如何通过精确预测用户的偏好以增加在线媒体点击,成为一个学术界和工业界均关注的问题。现有的预测方法主要是借助用户个人信息和历史行为来预测用户行为,然而此类方法没有考虑媒体本身缺乏用户信息造成无法预测的问题。随着社交网络的发展,在线媒体与服务运营商间的兼并或合作的增多,支持用户通过单一账户使用多个媒体网络服务的情况越来越常见,这就为基于用户在社交网络中的资料预测用户在其他媒体中的喜好提供海量可信的基础数据。该文基于社交网络Google+和视频媒体YouTube的数据,首先证明用户在YouTube偏好具有高度的集聚性,并提出用户在社交网络中偏好与其在线媒体点击行为具有关联性,基于这种关联性,该文使用社交网络用户信息预测用户在在线媒体中的点播行为。实验结果显示,使用社交网络用户信息可以有效预测用户偏好,预测准确率比仅使用媒体本身信息提高了17%,而且能满足用户个性化需求。     

基于ARMA模型的工业电容退化状态研究方法

随着中国制造2025计划的推广,工业电源正处于高速发展期,大型铝电解电容的需求越来越大.电容的故障会令工业流水线中断,产生极大的损失,因此工业电容的寿命预测（RUL）具有重要意义.本文通过对铝电解电容充电状态EIS频谱分析,建立电容的状态的量化模型.根据电容状态量化数据,建立ARMA电容退化预测模型.最后通过美国航天航空局的等效串联电阻EIS频谱数据集进行验证.结果表明ARMA电容退化模型对铝电解电容的状态预测有很大的准确性.     

基于关联规则的自然灾害预测系统

建立自然灾害预测模型,对自然灾害进行预测和分析,有利于提升防灾减灾的技术水平.基于关联规则和Web文本挖掘技术提出自然灾害预测系统的设计方案及实现方法.该系统利用成熟开源的爬虫框架从权威的灾害信息发布平台中定向抓取非结构化的自然灾害信息,通过中文分词技术进行数据清理将其整理成结构化的自然灾害数据库,并利用改进的关联规则算法从中挖掘出自然灾害事件的关联规则,进而可通过实时监控关联规则的前端信息,实现对自然灾害事件的预测.试运行结果表明该系统能有效挖掘出自然灾害信息的关联规则,并具有较高置信度.     

Fe-Ga磁致伸缩位移传感器驱动电流位置调整与回波速度校正

通过对传统Fe￣Ga磁致伸缩位移传感器驱动脉冲电流输入端位置的改进,降低了驱动脉冲电流噪声对检测线圈输出电压的影响,并使检测线圈输出电压信噪比由15.5 dB提高至23.7 dB。基于应力波无阻尼反射原理提出一种新的回波速度校正法,确立了回波速度与波导丝长度、应力波传播时间、反射波传播时间的数学关系,并给出此表达式适用的驱动脉冲电流频率范围。制作了样机,通过实验验证了此方法最大位移测量误差减小到原来的1/5,为Fe￣Ga磁致伸缩位移传感器输出性能研究提供了理论依据。     

一种基于电磁感应原理的角位移参数测量方法

针对目前常规弹药弹体研究领域角位移参数大动态和高精度的测量需求,提出了一种基于电磁感应原理的角位移参数测量方法,并设计了相应的角位移传感器.采用感应线圈获取弹体大转速动态范围内切割地磁场的信息,通过边沿检测和脉冲计数相结合的自适应闭环频率跟踪测量算法测量弹体旋转过程中的实时角位移参数信息,并采用周期清零的方式,消除累积误差.半实物和实物仿真试验结果表明:该角位移传感器不仅能够测量大动态范围内的角位移,拓宽测量范围从600°/s~36000°/s,而且完全消除了测量过程中的累积误差.测量误差小于0.220%,累加误差最大只有0.2°/s,实现了对弹药弹体角位移参数的实时、高精度测量,在姿态测量和地磁导航等应用领域具有一定的工程应用价值.     

基于视差重映射的立体图像视觉舒适度提升

目的 针对人眼观看立体图像内容可能存在的视觉不舒适性,基于视差对立体图像视觉舒适度的影响,提出了一种结合全局线性和局部非线性视差重映射的立体图像视觉舒适度提升方法。方法 首先,考虑双目融合限制和视觉注意机制,分别结合空间频率和立体显著性因素提取立体图像的全局和局部视差统计特征,并利用支持向量回归构建客观的视觉舒适度预测模型作为控制视差重映射程度的约束;然后,通过构建的预测模型对输入的立体图像的视觉舒适性进行分析,就欠舒适的立体图像设计了一个两阶段的视差重映射策略,分别是视差范围的全局线性重映射和针对提取的潜在欠舒适区域内视差的局部非线性重映射;最后,根据重映射后的视差图绘制得到舒适度提升后的立体图像。结果 在IVY Lab立体图像舒适度测试库上的实验结果表明,相较于相关有代表性的视觉舒适度提升方法对于欠舒适立体图像的处理结果,所提出方法在保持整体场景立体感的同时,能更有效地提升立体图像的视觉舒适度。结论 所提出方法能够根据由不同的立体图像特征构建的视觉舒适度预测模型来自动实施全局线性和局部非线性视差重映射过程,达到既改善立体图像视觉舒适度、又尽量减少视差改变所导致的立体感削弱的目的,从而提升立体图像的整体3维体验。