作战飞机综合故障诊断系统研究

随着科学技术的发展和未来作战环境的需求,未来作战飞机体系结构更趋复杂,以故障诊断为基础的系统可靠性、维修性和保障性需求更加迫切,综合故障诊断是实现这一需求的重要途径.提出了未来作战飞机综合故障诊断系统的基本框架,讨论了其功能需求、体系结构、关键技术及其实现方法以及目前需要研究的问题.     

强化学习对信息融合系统的改进

通过分析和研究强化学习的结构和算法，将其引入到信息融合系统中，提出了基于强化学习的信息融合系统，并讨论了它的应用和发展。通过对多智能技术的借鉴，使信息融合系统有进一步的发展。     

一种基于高阶统计量的不变量图像识别算法

提出了一种基于高阶统计量的图像识别算法。利用投影将图像数据变换到一维空间，降低了计算的复杂度。通过计算投影数据的高阶统计量，构造出具有比例和平移不变性的图像特征。为得到旋转不变性，提出了一种基于循环相关的算法，从而得到该图像真正具有不变性的特征。还提出了一种改进的整体平均算法，使得该不变量计算速度大为提高。通过仿真对比，指出算法是有效的。     

基于支持向量机的人脸分类

提出了一种基于支持向量机的人脸分类方法，首先对人脸图像作二维离散余弦变换，取离散余弦变换系数作为特征，然后用支持向量机进行分类。用Essex人脸图像数据库进行性别分类，取得了很好的分类效果。     

关系数据库中错误数据的一种模糊化处理方法

在错误数据集中进行知识发现是当前数据挖掘研究中的一个热点问题。以往的算法往往需要大量的先验知识或假设,同时会造成数据浪费。该文在总结以往对于错误数据预处理的一般方法的基础上,对关系型数据库常见错误类型进行了分析,提出利用数据可能性构建模糊数据库的方法对数据预处理过程中的可疑数据进行处理,并比较了该种算法与传统算法之间的优缺点。可以看出,该文的算法较好地解决了先验知识缺乏和数据浪费等问题,利用模糊化的方法来对数据库中的可疑数据进行处理是一个十分有价值的研究方向。     

基于Radon变换的图像识别研究

基于Radon变换提出了一种新的图像识别方法，首先构造了二维图像在Radon变换空间的平移和比例不变量，然后根据变换空间数据的特性，利用奇异值分解得到了旋转不变量并将其用于三类飞机的识别，仿真结果表明该方法具有很好的性能和较高的实用价值。     

一种采用二次式作为阻尼项的点匹配算法

为了对基于确定性退火技术的点匹配算法进行改进，提出了一种采用二次式作为阻尼项的算法。现有的此类算法为了控制匹配矩阵P的熵，通常都在目标函数中加入∑Pi,jlogpi,j形式的阻尼项，其缺点是需要用迭代逼近的方法使P满足双向的行列约束，由于这会因引起误差的积累而降低算法的整体匹配精度，为此，提出采用∑Pi,j(Pi,j-1)形式的阻尼项，这样目标函数就成为P的正定二次式，因而就可以在退火的每一步求解出使目标函数最小的Po仿真结果表明，该新算法在精确性和稳定性方面都有显著的改善。     

一种改进的加权融合算法

该文以多个支持向量机分类器的输出向量为基础,运用决策模板来估计各个分类器的精度,然后使用常见的融合规则实现融合算法,并将其运用到蛋白质结构类分类当中。实验表明:该算法可有效提高分类精度,因此具有一定的应用价值。     

用于快速特征点配准的聚类凸集投影算法

为降低特征点配准的计算量,提出了一种聚类凸集投影算法。该算法首先通过聚类将模板点集和目标点集的点配准问题转化为相应的类配准问题,然后将序贯凸集投影算法用于求解该问题,从而得到一种聚类的凸集投影算法。它可以看作是序贯凸集投影算法结合聚类思想而得到的推广。由于该算法的误差和计算量取决于类半径的大小,因此在点密度较大的情况下,通过适当选择类半径,可明显降低计算量,而精度只有少许降低。仿真结果表明,该算法是有效的。     

多元统计方法在故障诊断中的应用综述

在对常用故障诊断方法进行简单介绍的基础上,着重对多元统计方法在故障诊断领域的应用进行综述。针对常规方法在解决非线性、时变动态、故障隔离和辨识等问题的缺陷,总结了不同学者解决这些问题的最新进展。最后给出了多元统计方法在工业过程故障诊断领域可能的发展方向。