基于Hadoop的水文时间序列相似性研究与应用
摘要：传统DTW算法复杂度高,特别当处理海量数据时,耗时长.为了从算法和实现手段两方面同时入手,提高DTW运算效率,提出基于Hadoop平台,以FastDTW方法实现的水文时间序列相似性查找方法.首先利用小波变换对数据去噪,接着对水文时间序列进行语义化,然后在Hadoop的MapReduce过程中调用FastDTW方法实现DTW距离的云计算,得出与查询序列最相似的匹配序列.通过实验与串行查找进行对比,验证该方法用时短,匹配效果好,能够满足实际应用需求.遗传算法在肉类近红外光谱分析中波长选择的应用
摘要：论文旨在研究遗传算法波长选择对近红外光谱数据建立的模型的预测性能的影响.文中选用遗传算法对光谱数据进行波长选择,选择后建立偏最小二乘法（PLS）模型,再将得到的模型和没有经过波长选择的全波长建立的PLS模型进行对比.结果表明,经过遗传算法波长选择后建立的模型预测性能优越,预测误差明显减少.所以,将遗传算法应用到波长选择中是可行的,可以继续推广.基于构式语块的句子相似度计算
摘要：针对当前主要的汉语句子相似度计算方法存在的问题,通过对大量的中文语句进行构式语义分析,提取构式语块特征,构建构式义特征库,并提出了一种基于构式语块的中文句子相似度计算方法.该方法最大化语块粒度,缩小语义理解间隙.在计算时,首先,通过自上而下语块分析方法,利用HMM学习算法,对复杂多样的汉语句子进行构式语块识别；然后,采用自底向上的计算方式,获取得到构式块间的相似度；最后,计算得出句子间的相似度量值.对比句子相似度实验结果表明,论文提出的计算方法优于其他算法.倾斜因子K均值优化数据聚类及故障诊断研究
摘要：为提高海量数据挖掘和聚类的效率和精度,以应用于压缩机机械故障智能诊断中.将遗传算法与K均值聚类算法进行互补,提出基于倾斜分类K均值优化数据聚类算法.算法引入倾斜因子,避免较小类数据产生次优解的现象发生.在传统的K均值数据聚类算法基础上,通过倾斜因子排除了少数类局部最优解的干扰,提高遗传算法的收敛速度,也可以避免过早收敛到局部最优解中.仿真实验中以某天然气压气站采集的故障状态下的压缩机振动信号提取的特征量数据作为研究对象,进行数据聚类分析.仿真实验表明,通过改进的数据聚类算法对故障信号关联维特征量进行分类识别,能有效对四类天然气压缩机故障进行诊断分类,准确率能提高18.7％,研究结果在数据优化聚类及在机械故障诊断中的应用中具有良好的指导意义和实践价值.海岸防御战斗中敌机主攻方向的模糊预测方法
摘要：海岸防御战斗中敌机主攻方向的模糊预测关系到战役的胜败.论文探讨了其模糊预测方法,在确定评估指标体系准则的基础上,给出了敌机主攻方向评价的指标体系,并采用模糊数学的理论与技术,建立模糊综合评价模型.两轴转台控制方法研究及simulink仿真
摘要：转台是一种复杂的机电耦合设备,对其进行研究有重要的现实意义,其品质的优劣直接关系到系统应用的可靠性和置信度,论文深入研究了系统的控制算法,设计了模糊PID参数控制器并进行了仿真实验.弹库某系统危险等级划分研究
摘要：利用弹库某系统FMECA分析,通过对严酷度类别、危险可能性等级以及故障影响概率等定性指标的量化研究,提出了一种复杂系统危险风险等级划分的定量方法,给出了弹库某系统危险风险等级划分的实例.煤矿紧急救援实时最短路径的研究
摘要：煤矿事故紧急救援是一个艰难的任务,救援的关键是探明事故的发生地点、事故的影响范围和救援的最短路径.论文采用GIS独特的空间分析功能,构造了煤矿项目的关系模型和巷道数据库,建立了基于Dijsktra优化算法的实时最短路径搜索算法,为紧急救援指明了最短救援路径,给出了分析过程和可行性证明.基于闭环辨识的柴油机模型研究
摘要：论文首先分析了柴油机闭环辨识的条件和柴油机的理论数学模型,然后采用ARX模型辨识出柴油机控制系统模型.辨识的输入输出数据分别采用柴油机闭环控制系统的齿条位移和输出转速,模型参数估计采用最小二乘法,最后通过残差分析对模型的正确性进行验证.辨识结果表明该模型能够很好地反映柴油机的动态输出特性,并具有较高的精度,证明了ARX模型辨识算法对于柴油机系统的辨识是可行的.道路通行能力实时校正技术研究
摘要：针对目前道路通行时间预测的不确定性和预测精度不高等缺点,论文提出了一种可应用于道路通行能力预测方面的实时校正技术.将现代系统理论中的实时校正技术应用到交通行程时间的预测模型中,建立相应的预测时间误差实时校正模型,以进一步提高交通时间的预测精度.论文将实测数据的去噪值、预测值及实时校正值进行对比,对比结果表明,应用实时校正技术后可以较好地提高道路行程时间预测的准确性、可靠性和精度.协同进化遗传算法在减压阀优化配置中的应用
摘要：漏损管理中,为了取得更好的经济效益和控制效果,需要将减压阀配置在最优的位置及最优的开度.针对供水管网漏损管理问题,研究了减压阀优化配置问题,提出了减压阀的漏损管理优化控制数学模型,应用协同进化遗传算法,对算例管网进行了数值仿真,验证了方法的有效性.基于改进免疫算法的电力电源规划
摘要：提出了一种改进的人工免疫算法来计算电力系统电源规划,免疫算法是根据人或其它高等动物免疫系统的机理而设计的,将目标函数和不等式约束条件作为抗原,将搜索空间的解作为抗体,依据抗原与抗体的结合力以及抗体之间的结合力对解进行评价和选择,该算法在保持了基本免疫算法的全面搜索能力基础之上,又通过引入矢量距等概念使得免疫算法在理论上保证了解的多样性,通过仿真计算表明该算法是可行的,与遗传算法等模拟进化算法相比,该算法全局搜索能力强,收敛速度快.一种卡尔曼增益约束滤波算法
摘要：在滤波过程中,将卡尔曼增益结合约束条件,可以有效地提高滤波精度.论文推导了含有卡尔曼增益约束条件的代价函数,根据Karush-Kuhn-Tucker（KKT）最小化的一阶必要条件,使用高斯牛顿法求出约束卡尔曼增益的最优约束解.最后对具有约束条件的目标跟踪问题进行了仿真实验,结果表明该算法的跟踪精度要高于普通卡尔曼滤波算法.基于Bootstrap的反舰导弹靶场试验小样本数据分析方法研究
摘要：自助法（Bootstrap）和随机加权法（Bayes Bootstrap）都能较好地处理小样本数据,其无先验性,以及计算过程中只需要实际观测数据的优越性,使其广泛地应用于实际数据处理之中,后者的估计精度要更好些.但对连续情况而言,自助法的计算特性使得重抽样本局限在原始样本范围内,无法渐进于真实情况.文章基于自助法研究了用改进的样本经验分布函数来解决这个问题,并通过仿真算例说明方法的有效性.地基与机载气象雷达探测数据转换算法研究
摘要：利用地基多普勒气象雷达探测数据恢复出真实气象目标的位置、移动速度、范围大小,通过对地基气象雷达数据进行空间插值处理,设计仿真算法,在机载雷达扫描方向上进行空间分层投影和插值,在不考虑旁瓣回波和载机实际飞行状态等因素的影响时,得到理想的扫描模型,完成机载多普勒气象雷达对相应区域的扫描产品的仿真.实验表明仿真回波适用于分析机载雷达探测云雨的回波特性.变维卡尔曼滤波算法的机动目标跟踪性能研究
摘要：卡尔曼滤波在非平稳矢量信号和噪声环境下具有广泛的应用,针对机动目标具有多个运动模型的特点,采用基于卡尔曼滤波的变维算法对机动目标进行跟踪处理,该算法首先建立了机动目标的非机动模型（CV）和机动模型CA）,然后对观测数据进行滤波和误差估计处理,最后通过计算机的蒙特卡洛仿真得到了滤波轨迹和机动目标的位置和速度误差,仿真结果表明变维卡尔曼滤波算法具有很好的目标跟踪性能.强杂波背景下LPI信号的模糊检测方法
摘要：研究了强杂波干扰背景下运用模糊集合理论解决低截获概率信号（LPI）雷达信号的检测问题,分析了在无源雷达体制下获取有效目标信号的方法,并指出了传统匹配滤波方法的局限性.针对该问题,给出了四种模糊集合相似性测度,在借鉴了传统的匹配滤波器基础上提出了构造模糊匹配滤波器,并利用模糊相似性测度为准则进行滤波运算,以解决强干扰背景中信号检测的问题.基于定义的相似性测度准则对LPI信号采用模糊匹配滤波,仿真结果表明该方法具有在强干扰背景下检测目标的良好能力,其性能优于传统匹配滤波方法.改进的多学科协同优化算法及其应用
摘要：多学科优化设计（MDO）是当前复杂系统工程设计中研究最活跃的领域.分析了标准多学科协同优化算法解决实际复杂MDO问题计算困难的原因,提出了基于试验设计的近似模型和智能优化的协同优化算法（NCO）.NCO算法继承了标准协同优化分布并行的思想,采用现代智能算法优化系统级减小优化陷入局部解的可能性,以试验设计为基础的高精度近似模型代替学科真实模型降低计算成本,平滑数值噪声.通过经典MDO测试算例与Alexandrov提出的改进松弛协同优化比较,优化结果表明,NCO能有效提高收敛速率,保证收敛结果的稳定性和可靠性,能更好地满足复杂系统工程优化需要.
