基于SOM和PSO的聚类组合算法

自组织映射（SOM）算法和粒子群优化（PSO）算法拥有概念简明、实现方便、收敛速度快、参数设置少,自组织自适应的特点。为了提高聚类效果,提出一种基于SOM和PSO的聚类组合算法SOM／PSO算法。先用SOM算法对UCI数据集中的数据进行聚类,然后以SOM的输出权值初始化PSO的粒子位置,再用PSO聚类算法进行聚类。实验结果表明所提出算法能够改进聚类性能,有很好的全局收敛性,不易陷入局部最优,也不会出现空簇现象。     

基于分数阶微分的土壤有机质含量高光谱反演研究

土壤有机质（SOM）对改善干旱区土地盐碱化、沙漠化和草场退化等环境问题发挥着重要作用。为了探索分数阶微分方法在SOM高光谱反演的可行性，以渭干河-库车河绿洲73个土壤样本为研究对象，通过测定其SOM含量与光谱反射率，利用0.2阶微分为步长，进行0～2阶分数阶微分的数学变换，分析分数阶处理光谱与SOM含量间的相关性，运用支持向量机回归、偏最小二乘回归和随机森林（RF）等方法对SOM含量进行定量反演。结果表明：采用RF的1.2阶微分建立的SOM含量反演模型预测精度最高，决定系数为0.93，均方根误差为1.62，相对分析误差为3.65。研究结果为精准反演该地区的SOM提供了依据，也为其他地区的SOM反演提供一定的参考。     

一种用于视频对象编码的运动模式识别算法

针对目前视频编码中广泛采用的块匹配运动估计补偿(ME+MC)算法的不足,提出一种基于自组织映射(SOM)的运动模式识别(MPR)算法,并将其应用于会议电视的视频对象编码中.为了改善SOM算法的性能,提出一种频率敏感的自组织映射算法(FSOM).实验表明,与ME+MC算法相比,FSOM-MPR算法具有更好的预测编码性能.对Claire视频测试序列,当压缩比为170∶1时,重建视频图像的平均峰值信噪比(PSNR)有2.7dB的改善.     

原空间中的核SOM分类器

自组织特征映射(SOM)是Kohonen提出的一种人工神经网络模型,其整个学习过程是在输入样本空间内进行,并以欧氏距离为度量.这将导致当输入样本分布结构呈高度非线性时,其分类能力下降.核方法通过核函数实现了一个从低维输入空间到高维特征空间的映射,从而使输入空间中复杂的样本结构在特征空间中变得简单.Donald等人通过核映射将低维输入空间中的非线性问题变换至高维特征空间中,从而使SOM聚类形成于映射后的高维特征空间中.但其缺点是失去了对原输入空间聚类中心及结果的直观刻画;本文采用核方法的目的是为原输入空间诱导出一类异于欧氏距离的新的距离度量,并使原SOM成为特例.而核的多样性进一步可诱导出原空间中不同的度量,导致各种对应SOM分类器的生成.最后,本文侧重通过几种经典的核函数在Benchmark上的试验,对该分类器的性能及可靠性进行了验证.     

PSOM算法用于未知雷达信号分选

粒子群算法(PSO)和神经网络的有机结合是目前一个十分活跃的研究领域,为分类问题的研究提供了新的思路和方法。针对基本SOM算法聚类数目不确定、聚类效果不佳等问题,提出PSOM算法用于未知雷达信号分选,利用PSO的优化算法替代SOM的启发式训练,对基本SOM算法进行改进,最后通过仿真实验验证了该算法在未知雷达信号分选应用上的有效性。     

基于SOM神经网络的航舵故障分类方法

为解决航舵故障诊断的复杂非线性模式分类问题,提出一种基于自组织特征映射(SOM)神经网络的航舵故障诊断方法,构造一个2层SOM神经网络,训练后多个权值向量位于输入向量聚类中心,实现快速有效的自适应分类.仿真结果表明:SOM网络经过100次训练即可实现聚类,对有限故障测试样本分类准确率可达90％,对航舵故障诊断具有一定的参考价值.     

系统级模块为医用系统发展带来突破

医疗设备的原始设备厂商(OEM)面临着成本和上市时间方面日益沉重的压力,产品必须能支撑足够长的时间,并可扩展。突破性的产品实质上意味着模式的改变,其中的根本动力就在于组件层次上的技术更新。系统级模块(SOM)体系结构就是这样一种范例。     

烟叶分类的神经网络方法

为实现烟叶nic—ts—rs—k—cl含量分布的自组织分类,用SOM神经网络技术,以山东中烟公司提供的129种烟叶为学习和测试样本,训练和检测神经网络对烟叶nic—ts—rs—k—cl含量分布的自组织分类。实验显示：经过1000步的训练,SOM神经网络矩阵映射重复操作归类相同率,在剔除特异结果后达到80％以上。这一结果证实,利SOM神经网络技术,可以对烟叶参数组合取值分布进行客观分类,为烟叶质量评级,属性预测、缺陷诊断,状态预测和种类识别提供依据。     

采用mART神经网络进行三维目标识别

为了让可以抑制多目标的自动目标识别系统有实时自适应自组织能力.提出了经改进的自适应共振理论(mART)神经网络。它是由自组织(SOM)警戒测试法和实时自适应ART多目标算法组成。这种神经网络能有效地采集几乎不受二维畸变影响的任意特征图,从而也就解决了三维畸变问题。本文介绍了5种不受二维畸变影响的特征提取办法.为了验证提出的神经网络的性能,做了由9架战斗机和5辆坦克组成的数据库的试验。在系统具有相同存贮容量的条件下,mART的识别率比SOM神经网络高出19％,从而说明这种方法在实现三维畸变不变性的目标识别系统上具有更优良的性能。     

基于改进的自组织映射入侵检测方法

入侵检测作为保障互联网安全的主要措施之一,对于网络入侵的识别和诊断有着重要的意义。将自组织映射(SOM)的思想引入网络入侵检测中,提出了一种基于SOM的网络入侵检测算法。算法通过对SOM神经网络中输出神经元的邻域密度进行排名,同时结合受试者工作特征(ROC)曲线设置邻域密度阈值等方法,使得入侵检测的结果通过输出神经元的邻域密度进行表达,克服了SOM神经网络训练时容易产生畸变导致输出神经元自身的聚类结果难以理解的缺点。通过对算法仿真实验,表明该算法不仅有效而且拥有相当可观的检测率。     

基于激光干涉法测水介质正弦压力的动态校准技术

针对动态压力传感器校准中,压力无法直接准确溯源的问题,一种利用激光干涉法测量水介质折射率的方法用于正弦压力校准。压力腔内充满水介质并产生动态压力,以周期型的正弦压力为例,通过激光干涉测量正弦压力下水介质折射率的改变,得到介质动态压力的大小。为了对正弦压力进行精确测量,建立数学模型并进行实验验证,研制专门的解调系统,通过硬件和软件的配合来实现正弦压力的精确测量。通过静态和动态试验验证了基于激光干涉测量压力的数学模型,激光干涉方法来测量动态压力切实可行,实现动态压力的量值溯源到时间、长度等基本量上。     

PFMEA在压接装配中的应用研究

介绍了压接装配过程的技术要求及质最分析,明确了压接控制要求和控制方法,提出了压接工艺要求.为了保证压接连接过程的质量与可靠性,需要采用科学的方法来研究压接装配过程.将PFMEA这一可靠性研究工具引入压接装配过程,简介PFMEA的应用流程,并以某型电缆插针压接装配流程为例,说明应用PFMEA研究压接装配过程的实施方法.     

不同气压条件下空气介质阻挡放电的特性

建立了一套放电装置,放电室内的空气压力可调。设计并制作了单面梳状和平行双平面两种电极板,在不同气压环境下进行空气介质阻挡放电实验。拍摄记录了放电现象,采用电荷-电压(q-V)法处理了放电的有关测量数据,对实验结果进行了分析。研究结果表明,空气介质阻挡放电的特性变化与放电环境气压有关。在各种气压条件下,该文的介质阻挡放电均呈脉冲群间歇性;随着放电环境气压减小,放电由常压下的粗大流注电晕逐渐变成细而密集的细丝状微流注电晕,直至融合为貌似辉光放电;放电脉冲群的密度和宽度也随气压降低而增加,但脉冲幅值减小。放电的有功功率随气压变化并非单调增减,当放电气压约为0.04 MPa时,消耗的有功功率最小,常压下和近真空时放电的有功功率都要大得多。     

基于集成压力传感器的无源胎压监控系统研究

汽车轮胎压力监测系统(TPMS),主要用于在汽车行驶时实时地对轮胎气压进行自动监测,对轮胎漏气和低气压进行报警,以保障行车安全,是当前汽车电子研究的一个热点。汽车轮胎的压力与温度是密切相关的,需要同时监控压力和温度信息。设计制作了一种压力温度集成传感器,可以同时监控汽车轮胎压力和温度的变化。基于这种集成压力传感器,设计了一种无源胎压监控系统。     

薄壁应变筒式光纤光栅压力传感器的研究

设计并制备了一种金属薄壁应变弹性筒式光纤光栅压力传感器,将FBG1和FBG2分别沿着轴向和周向粘贴在该结构内筒外壁上,FBG2用来测量压力,FBG1是温度补偿光栅.通过择优选取不锈钢(Cr18Ni9)材料作为基材,优化结构内筒径与内筒壁厚的比例,测得压强达到40 MPa,压力响应度达到0.033 nm/MPa,与普通的裸光纤光栅压力传感器相比较,增大了测量范嗣,提高厂响应度达11倍.实验结果表明,通过凋整传感器结构的参数,如基材和几何尺寸等,可以使该结构压力传感器满足不同的测量范围和响应度.     

风环境对实验动物房内部压强的影响分析

为了保证实验动物的质量,国家相关的规范规定了实验动物房与外环境之间的压差梯度。通过CFD模拟,研究在不同风速下实验动物房迎风面的压强分布情况,从而得出迎风面上压差随风速的变化函数,找出相应的分布规律。给设计施工及规范的制定提供一定的参考。     

环境压强对激光空泡声波特性影响的实验研究

环境压强是影响空泡脉动的一个重要因素.为了研究环境压强对激光空泡声波特性的影响,采用理想液体中单空泡运动的理论模型,对不同环境压强下液体中空泡运动过程进行了数值模拟,并通过充气泵精确调节高压水箱内的气压,采用高速照相机、高频测量水听器,得到了在不同压强条件下,空泡脉动特性的序列图像和声谱图,根据实验数据研究了不同环境压强下液体中激光诱导产生的空泡脉动规律与声波特性.结果表明:环境压强的改变影响了空泡生存周期和脉动的剧烈程度,但对声波的强度和声谱分布没有影响.辐射的频率集中在0~50 kHz 范围内,所辐射的声波能量主要集中在0~20 kHz 频段范围,并在2 kHz 与8 kHz 有两个明显的频率峰值.     

F-P腔式光纤MEMS压力传感器的设计

提出了一种新型结构的法布里-珀罗(F-P)腔光纤压力传感器.该传感器基于法布里-珀罗多光束干涉,利用压力敏感膜的纵向挠度变化带动位移柱的横向位移运动来改变F-P腔的腔长变化.详细阐述了传感器新结构的设计方法及其工作原理,分析了不同参数对传感器性能的影响.采用ANSYS软件仿真模拟了传感器压力敏感膜在压力作用下的挠度变化.结合现有的MEMS工艺,可制作出工艺简单、温度系数低、灵敏度高,且抗电磁干扰的MEMS光纤压力传感器.     

多点流场压力实时测量技术研究与系统实现

通过对多点流场压力实时测量技术的研究,提出了一种以绝对压力系统为基准的多管多点的流场压力测量方法,研制了一套流场压力实时测量系统。在系统的硬件设计中,通过采用多路复用的循环扫描方法,有效减小了系统的体积,降低了成本。在软件设计中,通过对传感器静态特性的校正和传感器零点温漂的自动补偿,实时地对系统的误差进行修正,有效减小了系统误差。试验结果表明：研制的多点流场压力实时测量系统运行稳定,数据测试准确可靠,数据精度达到了0．1％。     

DF/HF化学激光器喷管总压损失的数值模拟

DF/HF化学激光器需要体积庞大的压力恢复系统才能够工作。为了综合考虑激光器和压力恢复系统一体化设计,对DF/HF化学激光器的两种喷管的内流场采用了CFD技术进行了模拟,比较了它们的总压损失的差别和内流场的不同,并讨论了这种不同对整个激光器性能的影响。计算结果表明,细喉道的喷管不但有利于减小激光器增益发生器的尺寸,而且它的总压损失近似于标准喷管,从而不会增加激光器后部压力恢复系统的体积。