基于改进粗糙集的混合传感器节点分类算法

混合传感节点的属性较难形成统一识别特征，其节点属性约简过程复杂，存在分类时间长及分类性能差的问题。为此，提出了基于粗糙集的混合传感节点高精度分类算法。在初始化传感节点的基础上计算适应度值，利用遗传算法优化粗糙集修正校验结果，获得统一编码形式的节点。在此基础上，排除了属性权重为“0”的属性，完成节点属性约简。再利用普通分类方法和高级分类方法结合的方式，进行混合节点分类。根据约束条件选取对应的分类方法，实现混合传感节点高精度分类。仿真结果表明，所提算法的分类用时低于520 ms，且该方法的查全率、查准率及F1值均高于对比方法，混合传感节点分类性能较好。     

甘肃省某县调频广播发射机干扰民航通信解决方案

1发射基站地理环境甘肃省某县地形为东西两面环山,南北峡谷地形,该县广播电视发射基站选择在西山山腰处,邻县机场距离该县发射基站东南方向直线距离约80km,该发射站点恰巧在机场的航线正下方,垂直距离约4 km。距离广播电视发射台的北面约500 m位置有一个市无线电管理委员会(下简称无委会)的监测点。发射机站大致地形如图1所示。     

粉体含能材料生产与储运中的静电安全及防护

分析了静电产生的原因,阐述了粉体含能材料生产中的静电起电现象、静电的危害、静电安全性评估标准以及建立在此标准基础上的静电放电危险的评价办法,提出了粉体含能材料在生产、运输中所需要采取的静电防护措施。     

供水管网DMA优化分区设计方案

实施独立计量分区(district metered area,DMA)是辅助供水管网管理和漏损识别的重要手段.图划分算法是进行DMA分区的方法之一,常规图划分算法应用中,存在解空间受限、分区后原水流状态易发生较大改变、形成较多串联分区(对流量计算不利)的缺点.在常规图划分算法基础上进行了改进:粗化阶段按照特定规则匹配、合并非输水干管两端的节点,形成简化的管网拓扑结构;分区阶段得到管网初步分区方案;细化阶段提出基于贪心算法、枚举算法、蒙特卡洛算法的分区调整方法,结合改进的仪表安置方法、水力模拟、优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS),对分区方案进行调整.将该方法应用于YX市供水管网,成功进行了分区.     

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.     

基于疲劳与磨损的曲轴主动再制造时机选择

为了解决再制造时机不确定问题,从疲劳和磨损两方面研究了曲轴的主动再制造时机。根据疲劳强度冗余因子及最小油膜厚度临界阈值,提出疲劳主动再制造时机与磨损主动再制造时机的概念。运用非线性多体动力学软件AVL-EXCITE,建立了柴油机连杆大头轴承的弹性液体动力润滑仿真计算模型,用于计算轴承的最小油膜厚度,并以Holland法验证模型的可靠性。综合考虑疲劳和磨损主动再制造时机,建立了曲轴主动再制造时机选择流程,以确定曲轴的最佳再制造时机。以某型号柴油机曲轴为例,验证了所提方法的有效性和可行性。     

磁吸附轮式擦窗机器人动力学建模与仿真

针对磁吸附轮式双面擦窗机器人(WCWR)进行动力学建模。分析其在匀速运动情况下,不发生倾覆和不同程度打滑情况下所需最小磁力,并对最小磁力与机器人航向角建模,研究磁力与位姿关系。引入车辆动力学理论,对单个驱动轮进行受力分析,并研究车轮打滑现象,同时引入滑转率概念,由此建立滑转率、航向角与车轮扭矩关系式,并进行建模仿真,以此来研究与设计驱动系统。从而为磁吸附轮式擦窗机器人(WCWR)在打滑情况下的设计提供理论基础。并以此理论为基础选择合适磁力与扭矩进行设计与实验检测理论准确性。     

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。     

基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型研究

针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。