搜索结果: 1-15 共查到“航空、航天科学技术 支持向量机”相关记录19条 . 查询时间(0.068 秒)
基于直接支持向量机的蒸发波导参数反演研究
蒸发波导 抛物方程 支持向量机 传播损耗
2014/9/16
针对蒸发波导反演过程中的非线性多值问题，提出了运用改进的最小二乘支持向量机算法——直接支持向量机，对蒸发波导的折射率剖面进行反演，仿真结果表明，该算法训练模型与抛物方程正向模拟结果吻合度高，相比最小二乘支持向量机，对传播损耗和折射率剖面的模型训练速度更快，训练完成后可以实现对蒸发波导参数的快速反演；比较遗传和神经网络算法反演的高度差值，结果显示了该算法具有更高的准确度。
航天器单层板结构弹道极限的支持向量机预测模型
航天器 防护结构 弹道极限 支持向量机
2014/3/15
提出了一种基于非线性不可分支持向量机（SVM）方法的航天器单层板结构弹道极限预测模型。利用实验数据对SVM进行训练，建立穿透点和未穿透点的分隔面，进而预测新结构弹道极限特性。SVM的训练问题是以实验点分类正确性为约束，预测置信度最大化为目标的二次规划问题，用Lagrange对偶方法有效求解了该训练问题，并通过附加Lagrange乘子的上限约束处理不可分数据集。引入二次核函数将线性SVM推广到非线性...
引入基于支持向量机(SVM)的数据挖掘技术,提出了基于SVM的转静碰摩部位诊断知识获取.首先,基于带机匣的航空发动机转子实验器,模拟了4个碰摩部位的碰摩实验,利用机匣4个部位的应变测试,获取了4个碰摩部位和4个测点的大量实验数据;然后提出了一种基于支持向量聚类(SVC)的诊断知识规则提取方法.在该方法中,利用SVC算法得到特征选取后样本的聚类分配矩阵,最后根据聚类分配矩阵构建超矩形规则.为使规则更...
基于支持向量机的序列可靠性优化方法
可靠性 优化 支持向量机
2012/5/16
在工程设计中,可靠性优化设计通常计算量较大或精度不够。本文提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine)和MPP(Most Probable Point)的可靠性分析方法。用SVM在MPP处替代原极限状态函数,并利用极限状态函数的梯度信息,使SVM模型穿过MPP并与原函数相切,再基于SVM采用重要抽样法计算失效概率。然后,将SORA(Sequential Optimiza...
基于支持向量机的MEMS陀螺仪随机漂移补偿
MEMS陀螺仪 支持向量机 相空间重构 随机漂移
2012/4/23
针对传统方法的不足，将支持向量机应用于MEMS陀螺仪随机漂移的补偿。建立了支持向量机预测模型，通过相空间重构技术，将标量的随机漂移时间序列嵌入到一个辅助的相空间中进行模型的训练和测试，并使用最优化算法得到了核函数和预测模型的各项参数。训练和预测结果均表明，该方法具有很好的预测效果，是一种有效的MEMS陀螺仪随机漂移补偿方法。
面向不均匀飞机舱音信号样本的模糊支持向量机识别方法
特征提取 不均匀舱音样本 模糊支持向量机
2012/4/20
针对驾驶舱话音记录器(CVR)中记录的舱音背景信息多而复杂、频率范围宽、非平稳等特点,通过对15种舱音信息进行傅里叶变换和小波包变换,依次提取其Mel倒谱系数(MFCC)和小波包分解系数(WPC),利用距离可分性判据对MFCC和WPC信息进行压缩融合,得到舱音信息特征向量。设计了面向不均衡样本的模糊支持向量机(FSVM),分别计算每种类别样本及其内每种舱音信息的2个隶属度,然后利用FSVM对舱音信...
计学中的预测问题主要是通过对已知数据的分析,找到数据内在的相互依赖关系,从而获得对未知数据的预测能力。该文提出了最小二乘支持向量机参数优化方法———多层动态自适应优化算法,构建了基于最小二乘支持向量机的预测模型,并对Ti 26合金的性能预测进行了研究。结果表明:优化的最小二乘支持向量机具有优秀的小样本数据学习能力和预测能力。
利用航空发动机转子实验器模拟不同径向碰摩部位下的碰摩故障,提出基于小波包分析的支持向量机转静碰摩部位识别方法.首先将从机匣测得的加速度信号进行小波包分解,提取其归一化能量特征,接下来将得到的归一化能量特征输入至支持向量机中,用以识别不同的碰摩部位.利用航空发动机转子实验器模拟大量不同碰摩程度和不同碰摩部位的样本,利用支持向量机进行训练和测试.结果表明小波包能量特征与支持向量机相结合可以有效地判别转...
基于粗糙集和熵权以及改进支持向量机的导弹备件消耗预测
航空、航天系统工程 加权最小二乘支持向量机 粗糙集 熵权 自适应粒子群优化 备件 消耗预测
2011/11/12
在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上，提出把粗糙集(RS)、熵权(EW)法、自适应粒子群优化(APSO)算法与加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想。阐述了粗糙集、信息熵、自适应粒子群优化算法和WLS-SVM的基本原理，并改进了APSO的搜索方式和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的加权方法；建立了基于RS、EW法和自适应粒子...
基于遗传算法优化支持向量机的航空装备维修费用预测
遗传算法 支持向量机 维修费用
2011/6/20
针对传统航空装备维修费用预测方法难以计算得到满意结果的问题，建立遗传算法优化支持向量机的航 空装备维修费用预测模型。将遗传算法与支持向量机相结合，利用遗传算法对支持向量机的参数进行优化，通过实 例对GA-SVM 模型的应用进行分析对比。结果表明：在航空装备维修费用预测中，该模型比SVR、BP 神经网络、 偏最小二乘回归以及传统普通多元线性回归方法，具有更高预测精度和泛化能力。
飞行器舱音记录器（CVR）记录的舱音信号，通常是语音声、警告声、开关按钮声和背景噪声等混合而成。目前国内对该类信号的分析和辨别主要是计算机译码后利用人耳进行辨听，存在不易准确分辨各种独立声音信号的缺点。针对舱音信号是一种非平稳性的时频信号，提出了基于多尺度最优小波包基的CVR背景信号特征提取算法，将10种典型信号进行小波包分解，以分解得到的子带能量作为信号初始特征，再根据类间最大距离准则选取最优小...
基于马尔科夫链模拟的支持向量机可靠性分析方法
可靠性 失效概率 支持向量机 马尔科夫链 Monte Carlo
2011/2/25
针对实际工程中可靠性分析设计的极限状态方程为隐式的情况，提出了一种基于马尔科夫链模拟的支持向量机可靠性分析方法。所提方法采用改进的马尔科夫链来产生极限状态重要区域上的样本点，再采用支持向量机方法求得相应的函数替代模型来进行可靠性分析。由于马尔科夫链能够自适应的模拟极限状态重要失效区域附近的样本，并且由于采用马尔科夫链备选样本点而非状态点作为训练样本，因而所提方法能够高效快速逼近对失效概率贡献较大区...
基于支持向量机的地磁辅助导航匹配区域选取准则
地磁辅助导航 匹配区 支持向量机 特征参数
2010/9/15
为综合考虑地磁标准差、地磁费歇信息量、地磁编码失真量等特征参数对选取结果的影响，研究基于支 持向量机的地磁匹配区域选取方法。先计算地磁特征参数，准确有效地表示地磁信息；再选择合适的训练样本集， 并通过选择合适的核函数及核函数参数，实现了匹配区域及非匹配区域的正确分类；最后，将测试样本集作为检验 核数据对分类器效果进行检验，并根据总体精度和第二类错误率的大小选择合适的核函数参数，通过测量的地磁数 据...
小型无人直升机(SUH)是一类典型的非线性动态系统，由于其本质不稳定性，由开环辨识实验获得的数据通常是小样本的，使用传统黑箱辨识方法难以获得较好的辨识效果。提出一种利用支持向量机(SVM)对SUH悬停动态进行辨识建模的新方法。通过动力学机理分析和合理的简化，确定了模型的非线性回归形式，以及从低维输入空间到高维Hilbert特征空间的映射关系和相应的机理核函数，并应用最小二乘支持向量机(LS-SVM...