应用快速多分类SVM的航空发动机故障诊断方法

提出了一种新的快速多分类SVM算法,用于解决大样本情况下航空发动机的多类故障诊断问题。首先,选用层次支持向量机(H-SVM)来实现多类分类,用各类数据中心代表该类数据,通过自组织特征映射神经网络(SOFM)进行聚类,把类中心之间距离较近的数据归为同一个子类进行训练,得到H-SVM层次结构。其次,在训练H-SVM中的二元分类器时,应用相对边界向量(RBV)代替全部训练样本,在保持分类精度几乎不变的条件下大幅度减少了训练样本数,使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短。在分类数据混迭较为严重的情况下,新算法先剔除混迭的异类数据,再计算RBV,并且把与计算的RBV距离小于一定数值的样本都选择来训练SVM,保证了RBV的合理性,防止了关键数据的丢失,有效提高了分类精度。针对一个航空涡喷发动机5类复合故障的分类进行了实例仿真,总的故障分类正确率达到91.2%,二元SVM的训练时间最多只有原来的16.20%;当训练样本总数达到7500的大规模情况下,根据本算法,约减后的样本数量只有原来的3.05%。仿真结果表明,提出的算法有效、可靠,容易实现。

基于支持向量机的航空发动机故障诊断

支持向量机是一种具有完备统计学习理论基础和出色学习性能的新型机器学习方法,它能够较好地克服神经网络容易出现的过学习和泛化能力低等缺陷。提出一种基于支持向量机的航空发动机故障诊断方法,应用该方法成功地对发动机气路部件的几种典型故障进行了正确诊断。在对检验样本施加噪声后,支持向量机构成的故障分类器仍然能够满足发动机故障诊断的要求,表明提出的故障诊断算法具有良好的鲁棒性,可以作为工程应用的基础。

应用SVM的发动机故障诊断若干问题研究

支持向量机能够克服一般神经网络容易出现的过学习和泛化能力低等不足。提出一种基于支持向量机的航空发动机气路部件故障诊断方法,讨论了支持向量机的核函数选择和参数确定问题,并对“块算法”进行了分析。仿真实验表明,设计的正则化参数和核参数合理,故障分类器具有良好的分类准确性和泛化性能,可以对发动机气路部件的典型故障进行正确诊断。

支持向量机在交通流量实时预测中的应用

实时、准确的交通流量预测是正在发展的智能交通系统的关键问题之一,对于交通控制和交通流诱导都有着直接的影响。提出一种基于支持向量机的交通流量实时预测模型,通过采用序贯最小优化算法,能够实现对交通流量的有效预测。应用实例表明,支持向量机具有良好的泛化性能,在输入信号混有10%噪声的情况下,支持向量机的鲁棒性更好,预测的平均误差为4.25%,预测结果优于BP神经网络和动态递归神经网络。

基于模糊神经网络的道路交叉口交通控制方法

提出了一种基于模糊神经网络的道路交叉口交通控制方法,分别把关键车流信息和非关键车流信息作为控制输入,采用两级控制器结构,综合形成控制策略。仿真结果表明,与传统的定时控制方法和只考虑关键车流的情形相比,所提出的两级神经网络控制方法在车辆平均延误时间和排队长度方面都有较大改进。

一种基于动态递归神经网络的交通流量实时预测方法

智能交通系统是目前世界上公认的解决城市交通拥堵问题的最佳措施 ,实时、准确的交通流量预测是智能交通系统实现的关键技术之一。提出了一种基于改进型 Elman神经网络的交通流量实时预测方法 ,由于预测模型中采用的递归神经网络具有动态记忆能力 ,因而可在网络规模较小的情况下实现对交通流量的快速、准确预测 。

一种新型多分类支持向量算法及其在故障诊断中的应用

层次支持向量机(H-SVM)比通常的多分类支持向量算法具有更快的训练速度和分类速度,便于实现在线分类。提出一种基于H-SVM的多类故障诊断方法,根据特征空间中各类故障样本中心之间的距离来逐层划分子类,距离较近的故障样本归为同一个子类进行训练,得到的H-SVM层次结构合理,各层的SVM分类间隔大、泛化性能强。另外,用ν-SVM代替通常的C-SVM作为两类分类器,分类器参数意义明确、变化范围小,更容易确定。针对一个涡轮喷气发动机气路部件故障诊断的仿真实验表明,设计的故障分类器具有良好的分类准确性和泛化性能,可以对发动机气路部件的典型故障进行快速诊断。作为应用实例,对JT9D发动机的6种实际故障进行了有效诊断。

一种新的软间隔支持向量机分类算法

软间隔支持向量机(SVM)分类算法是目前最具有代表性的模式分类算法之一,它在应用中的一个主要困难是确定控制参数C。提出一种新的软间隔SVM分类算法,通过松弛变量改变约束条件,允许数据点进入分离区域但不越过分类超平面,从而避免了参数C的确定问题。计算机实验和故障诊断实例表明,基于新算法的SVM分类器有较高的分类准确性和较好的泛化性能,能够实际应用于模式分类。

玉屏风散发酵液对小鼠腹腔巨噬细胞免疫功能影响的血清药理学研究

目的:采用血清药理学方法,观察玉屏风散煎剂及发酵液对小鼠腹腔巨噬细胞的免疫功能的影响。方法:3组小鼠按37.0g/kg体重分别用玉屏风散发酵液及水煎剂连续灌胃3d,空白对照组用自来水灌胃。于末次给药后lh眼球采血制备含药血清及空白对照血清,观察含药血清对小鼠腹腔巨噬细胞吞噬功能和NO生成量的影响。结果:玉屏风散发酵液与煎剂都可增强小鼠腹腔巨噬细胞的吞噬功能及NO的生成量,且玉屏风散发酵液的作用强于煎剂。结论:玉屏风散发酵液可明显增强小鼠的免疫功能。

交通流量的递归神经网络实时预测模型研究

智能交通系统是目前世界上公认的解决城市交通拥堵问题的有效措施,实时、准确的交通流量预测是智能交通系统实现的关键技术之一。提出一种基于递归神经网络的交通流量实时预测模型,这种预测模型通过联系单元对神经网络的输出进行反馈,因而具备动态记忆能力,可以实现对交通流量的快速、准确预测。应用实例验证了所提出的递归神经网络预测模型的有效性。

基于Riccati方程的航空发动机鲁棒容错控制

采用状态反馈控制律,基于Riccati型方程,导出了对象模型存在参数摄动的航空发动机控制系统对传感器失效具有完整性的一个充分条件,并给出了使该充分条件得到满足的一种迭代计算方法。以某型双转子航空发动机为例进行了仿真设计,仿真计算结果表明上述方法有效、实用。对于执行器发生故障的情形,也给出了类似的结论。

玉屏风散发酵液对小鼠免疫功能的调节作用

1实验材料 试剂：RPMI-1640（Hyclone Cat．No．SH30197．01），标准胎牛血清（中国医学科学院工程研究所Cat．No．TB00032HYP），青链霉素（Hycloae Cat．No．SV30010），玉屏风散煎剂及玉屏风散发酵液由本室自制。仪器：酶标仪（Laysystems Multiskan Ascoent）。UV-2550紫外分光光度计（日本岛津）。动物：昆明种小鼠，体重18-22g，雌雄不限，由本院实验动物中心提供。

一类仿射非线性系统的容错控制

提出了针对一类仿射非线性系统的容错控制器设计新方法,通过适当选取非线性系统Brunovsky标准型的加权矩阵,使Riccati型方程的解满足特定的条件,可以保证闭环系统在传感器失效时具有渐进稳定性。用实际算例和仿真结果验证了该方法的有效性。

基于AdaBoost算法的故障诊断仿真研究

AdaBoost算法是提高预测学习系统预测能力的有效工具。提出一种基于AdaBoost算法的神经网络故障诊断方法,利用多层前向神经网络作为故障弱分类器,实现了对多类故障的诊断。为了克服AdaBoost对数据噪声比较敏感的不足,通过降低错分样本的权重改进了算法。针对一个涡轮喷气发动机气路部件故障的仿真实验表明,这种方法提高了最终故障分类器的泛化能力,改善了其噪声鲁棒性,便于工程应用。

缬沙坦治疗高血压对左心室肥厚和舒张功能的影响

目的观察缬沙坦的降压疗效及对原发性高血压患者左心室肥厚和舒张功能的影响。方法对46例1～2级原发性高压患者给予口服缬沙坦80～160 mg,治疗24周,观察治疗前后血压变化,并用超声心动图观察治疗前后左室结构和舒张功能变化。结果原发性高血压患者应用缬沙坦治疗后,收缩压和舒张压均较治疗前减低(P<0.05),左室质量指数(LVM I)较治疗前显著降低(P<0.01),心室舒张功能明显改善(P<0.01),不良反应轻微。结论缬沙坦有较好的降压疗效,并可逆转左心室肥厚及改善左主室舒张功能。

词义与翻译

词义与翻译大连外国语学院副教授徐启华词是语言的最小单位，英语词具有比较强的可塑性和适应性，而且词义广而灵活。汉语与英语分属不同的语系，各自国家有着不同的社会制度、历史、文化和风俗习惯。因此，译者在学习和研究二种语言转换过程中要捕捉其真正含义，实非易事...

玉屏风散发酵液对免疫抑制小鼠免疫功能的调节作用

目的探讨玉屏风散发酵液对免疫抑制小鼠免疫功能的调节作用。方法用环磷酰胺制备免疫抑制小鼠模型,分别用玉屏风散煎剂和玉屏风散发酵液灌胃,剂量为9.375g/kg,连续给药10天。空白对照组和模型组用蒸馏水灌胃。测定小鼠脾指数、胸腺指数、脾抗体细胞形成数。结果同玉屏风散煎剂相比,玉屏风散发酵液能明显改善由环磷酰胺所导致的小鼠脾和胸腺萎缩,以及脾抗体细胞形成数的减少。结论玉屏风散发酵液能明显改善免疫抑制小鼠的免疫功能低下状态。