天津:持续推进“五大体系”建设计量工作取得新进展

一、深化计量法律法规贯彻执行,加强计量技术规范建设1.加强制度建设。一是结合计量领域"双随机、一公开"监管要求,完善随机抽查工作细则,建立健全检查"两库",全面实施计量领域7个"双随机"监管项目。二是为推进服务业诚信计量体系建设,提高服务业诚信计量管理水平,有序推进我市服务业诚信计量分类监管工作.     

基于双目标优化遗传算法和支持向量机的旋转机械退化状态识别

退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选择造成了困难.首先利用一个特征映射算法库对振动信号提取特征,并基于Kolnogorov-Smirnov (KS)检验和Benjamini-Yekutieli过程对原始特征集进行过滤,然后利用双目标优化遗传算法(Bi-objective Optimization Genetic Algorithm,BOGA)结合支持向量机分类器(Support Vector Classifier,SVC),在有监督的环境下搜索出最佳特征子集,其中BOGA设置了SVC分类精确度和特征子集维数两个目标函数,前者进行最大化,后者进行最小化.通过在液压泵退化状态数据集上进行实验和在凯斯西楚大学轴承数据集与FRESH_PCAa、ReliefF、JMIM三种方法进行对比,验证了该方法在退化状态识别上的较好性能.     

蜂窝网络用户上行覆盖率的数值计算方法

对于蜂窝用户上行覆盖率这类含无穷上限的多重积分公式,直接调用积分函数进行计算耗时长且无法确保收敛。文章提出通过逐层分析被积函数特征来缩小积分区间,从而提高计算速度并保证收敛性。为验证方法的准确度,与一种特殊情况下的解析式和仿真结果进行比较,结果显示差异可忽略;同时,与直接进行无穷积分的方法进行比较,显示计算时间至少节省一半以上,且随着用户密度的降低,本方法计算效率方面的优势更加突出。     

一种跨公司航天软件缺陷预测方法

为提高航天软件测试的效率和质量，针对同公司航天软件数量少、研制周期长的特点，提出了一种跨公司航天软件缺陷预测方法。从航天软件背景信息复杂、规模大、功能独立等特征出发，提出基于静态分类缺陷预测的模型构建思想。引入迁移学习方法，利用最近邻分类器和数据引力模型，对训练数据的分布特征进行修正，提高训练数据与目标数据的相似性；为提高模型的泛化能力以适应目标数据的多样性，提出在训练数据中加入少量目标数据用于模型训练。将该方法在实际工程中进行应用，实验结果表明，与已有软件缺陷预测方法相比，该方法在保持较低误报率（不高于0.3）的情况下可有效提高召回率（接近0.6），整体可信度得到有效增强（G- measure超过0.6），方法稳定度高，泛化能力较强；本方法在实际工程中对测试规模影响可控，测试效率得到提高。