基于灰色预测的直升机齿轮箱状态预测方法

作为直升机上重要的关键部件,直升机齿轮箱能够将动力转换为动力输出形式,从而满足不同形式下动力的需要;针对直升机齿轮箱状态无法准确预测的技术难题,将灰色系统理论中的灰色预测方法运用到直升机齿轮箱中,有效解决了齿轮箱使用状态难以准确预测的技术难题;首先对采集到的直升机齿轮箱的不同的振动信号进行特征提取,然后采用信息融合技术,将不同振动信号的特征值进行融合,最后运用灰色预测方法对直升机齿轮箱的使用状态进行预测;文中对所提出的方法进行了试验验证,结果表明,所提出的基于灰色预测的直升机齿轮箱状态预测方法能够实现对直升机齿轮箱的状态准确预测的效能,并对其他航空设备以及机械设备的状态预测具有一定的借鉴意义。     

一种基于DTW的新型故事时间序列相似性度量方法

现有时间序列相似性度量方法在进行股市序列相似性分析时,通常忽略成交量等其他重要因素对股价的影响,从而导致序列聚类、分类不精确。针对这一问题,本文提出了新的股市时间序列相似性度量方法。该方法在动态时间弯曲算法的基础上,通过引进时间衰竭因子,并结合成交量因素,给出了股市序列的最终度量公式。为了证明提出方法的可行性和有效性,本文实验部分通过选取家电等三个行业中的股票数据进行测试。实验结果表明,基于动态时间弯曲(Dynamic time warping,DTW)的新型股市时间序列相似性度量方法能够在保持股票序列形态特征的基础上,较好地解决股市技术分析中量价关系问题,从而更有效地应用于股市技术分析里关于模式发现等领域。     

水资源综合管理决策支持系统开发及应用

通过标准化建模、水资源规划与实时管理一体化设计、两层与三层供水体系一体化处理、区域或流域水资源配置模式选择等技术实现系统的通用性;围绕水资源配置的基本问题,采取问题导向型设计,保障系统的多功能性;基于水资源系统基本元素、模型结构与计算码、拓扑关系分离,提升系统的可扩充性;通过友好型界面设计、便捷化操作、可视化配置、情景模拟等技术研发实现系统的实用性。将开发的水资源决策支持系统运用在江苏沿海围垦区水资源综合管理中,结果表明系统实用、可靠,应用效果较好。     

一种基于图像表观的鲁棒姿态估计方法

提出一种利用图像的表观特征进行头部姿态估计的方法.该方法首先使用了一维Gabor 滤波器对头部图像进行特征提取,然后对提取得到的一维Gabor 特征进一步使用了基于核函数的局部费舍尔判别分析方法增强特征的判别能力.与传统二维Gabor 特征相比,一维Gabor 特征除了在计算速度和存储空间上具有明显的优势以外,更与姿态紧密相关.而基于核函数的局部费舍尔判别分析方法,能够解决姿态问题中存在的非线性问题和多模态问题.大量的实验结果表明,该算法对于姿态估计问题是有效的.特别需要指出的是,该算法具有良好的推广能力     

ACO—BP在神经网络训练中的研究与应用

针对神经网络收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,可将蚁群算法与人工神经网络相融合的方法来解决,但容易出现训练时间与训练精度、泛化能力之间的矛盾.为解决上述矛盾,提出将蚁群优化算法与反向传播算法相融合共同完成神经网络训练的方法.算法首先采用蚁群优化算法对网络权值进行整体寻优,克服反向传播算法容易陷入局部最优的不足再以找到的较优的权值为初值,采用反向传播算法做进一步的寻优,克服单一训练网络时间较长、精度不高的缺点.最后对ACO-BP与反向传播算法进行了比较,给出两种算法在不同隐结点数目下的检验误差值和两种网络在矿选指标中的应用效果.通过对实验结果的分析.表明ACO-BP算法要优于反向传播算法.     

基于QoS和OWL—S的Web服务发现研究

建立了原子服务发现模型,探讨了原子级服务匹配的4个过程,并重点对输入输出匹配和QoS匹配进行了研究.在QoS匹配中,给出了服务性价比概念,并提出了高性价比的服务选择原则.     

基于交互历史的多Agent自动协商研究

在多Agent协商过程中,初始信念起到了至关重要的作用.而初始信念的形成是由设计者给予的部分专家知识和策略集,成功的交互历史是Agent在复杂环境中最后达成一致的提议集.通过学习机制从交互历史中获得知识,形成协商的初始信念,将更加有效地预测对方的策略,缩短协商过程的时间,再通过在线学习来协调己方Agent的行为.在此基础上优化协商模型,提高协商的效率和成功率.     

互动流体变形技术的算法分析

阐述互动流体变形技术在模拟流体运动时,光滑粒子流体动力学方法、SPH方法采用GPU并行运算对其进行加速,流体的可视化使用光线追踪算法,从而得到很好的流体视觉效果。     

基于机器学习的配电网异常缺失数据动态清洗方法

针对传统配电网数据清洗过程中异常数据判断阈值需要人为设定、缺失数据填补效率不佳的局限性,提出基于机器学习的配电网异常缺失数据一体化动态清洗方法。首先,基于局部异常因子检测算法和高斯混合模型,提出一种异常数据动态检测改进算法,实现配电网异常数据阈值的准确自动选择。其次,基于随机森林算法与最小二乘回归法,提出一种配电网缺失数据动态填补算法。根据缺失数据时间长度自适应优化填补算法,在保证数据填补精度的同时降低计算时间。在此基础上,通过异常数据检测和缺失数据填补共同构建一体化动态清洗架构。采用湖南某地区配电网数据进行实例验证,结果表明所提方法可实现异常辨识阈值准确自动选择,有效检测配电网异常数据,并且实现缺失数据填补精度与速度的平衡,具有较好的工程应用价值。     

面向流程工业控制的双安融合知识图谱研究

随着工业控制系统不断走向现代化和智能化,工业控制系统的安全问题日益凸显。然而,传统的工业控制系统往往仅关注信息安全或生产安全,不能同时兼顾两方面的安全问题。知识图谱作为一种结构化的数据表现形式,能够存储领域知识并建模知识之间的因果关系。现有研究大多使用知识图谱解决网络安全问题,鲜有研究将知识图谱用于解决工业控制系统的信息与生产安全问题。文中提出了一种面向流程工业控制系统的双安融合知识图谱构建方法,通过基于BERT的命名实体模型和图对齐等技术,有效地从工控领域网络安全数据库和实际化工生产相关文档中提取了实体和关系,并构建了流程工业双安融合知识图谱。该知识图谱融合了化工生产流程特征和网络攻击行为特征,能通过两种特征知识间的耦合关系为工控系统提供综合的网络安全和生产安全保障。