支持向量机在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于支持向量机的航空发动机故障诊断方法。该方法在利用恰当的工具或方法提取到发动机故障的特征信息之后,采用支持向量机对特征信息与故障模式进行关联,实现故障模式的分类。该方法专门针对小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广能力,将其应用于某型发动机的故障诊断中,取得了较好的效果。该方法尤其对于新型发动机的故障诊断具有一定的参考价值。

额尔齐斯河白斑狗鱼的生长模型和生活史类型

采用特殊Von Bertalanffy生长方程(特殊VBGF)、一般Von Bertalanffy生长方程(一般VBGF)、Logistic生长方程、Gompertz生长方程、Brody生长方程和指数生长方程等6种常用动物生长模型拟合额尔齐斯河白斑狗鱼(Esox lucius Linnaeus)的生长,根据各模型拟合残差平方和的大小判断拟合程度。结果表明,特殊VBGF生长模型对白斑狗鱼体长生长的拟合效果最好;其次是一般VBGF。以14种已知生活史类型鱼类为参照物,选择渐近体长(L∞)、渐近体质量(W∞)、生长系数(k)、自然死亡系数(M)、初次性成熟年龄(Tm)、最大年龄(Tmax)和种群繁殖力系数(PF)等7个生态学参数作指标,采用模糊聚类分析法,判断白斑狗鱼为偏r-选择类型鱼类。应用Beverton-Holt动态综合模型计算改变起捕年龄(tc)和瞬时捕捞死亡系数(F)的产量,分析产量变化曲线,结合额尔齐斯河白斑狗鱼的资源现状,建议其起捕年龄至少应定为4龄,F不超过0.25。

基于GIS的乌梁素海水体富营养化状况的模糊模式识别

利用基于MATLAB 7.0实现的模糊模式识别交叉迭代模型对2006年5—10月分布于乌梁素海各水体功能区的21个水质监测点的富营养化等级进行了模糊模式识别,并在GIS技术支持下,用Arcview的空间分析功能绘制富营养化等级识别结果、对富营养化状态影响权重最大的评价指标总氮(TN)含量和富营养化状态控制元素总磷(TP)含量对应的富营养化等级水体和地表水质等级水体的空间分布月变化Grid专题图.将富营养化状态变化及其分布区域与乌梁素海同期水质监测指标浓度变化及其分布区域进行对比分析及验证.结果表明,富营养化等级识别结果的时空分布与实际情况相符,能够比较准确地反映富营养化等级定量的时空变化趋势.

一种基于神经网络覆盖构造法的模糊分类器

首先介绍了一种M-P模型几何表示,以及利用这种几何表示可将神经网络的训练问题转化为点集覆盖问题,并在此基础上分析了神经网络训练的一种几何方法.针对该方法可构造十分复杂的分类边界,但其时间复杂度很高.提出一种将神经网络覆盖算法与模糊集合思想相结合的方法,该分类器可改善训练速度、减少覆盖的球领域数目,即减少神经网络的隐结点数目.同时模糊化方法可方便地为大规模模式识别问题提供多选结果.用700类手写汉字的识别构造一个大规模模式识别问题测试提出的方法,实验结果表明,该方法对于大规模模式识别问题很有潜力.

模糊模式识别神经网络预测模型及其应用

提出了模糊模式识别神经网络预测模型，开辟了神经网络拓朴结构建模的新思路。模型的激励函数采用了模糊模式识别模型。最后给出中长期水文预测的应用实例。

侵蚀性降雨识别的模糊隶属度模型建立及应用

根据降雨及其引发土壤侵蚀是一个连续变化过程的特点,基于次降雨雨量(P)和最大30 min雨强(I30)建立了侵蚀性降雨识别的模糊隶属度模型。模型分为3个部分:①推求次降雨各物理参数的模糊隶属度;②将各物理参数的模糊隶属度有机结合起来,获得次降雨的模糊隶属度;③依据次降雨模糊隶属度对自然降雨事件进行判别,筛选出其中的侵蚀性降雨事件,以提高土壤侵蚀预报精度,选用错选度和漏选度两个评价指标对识别结果进行检验。模型在三峡库区陈家沟小流域进行了率定,并在3个空间尺度上进行了应用和检验,错选度均在20%以下。模型结构简单、参数物理意义明确,所需数据直接来自水文、气象观测。

基于GIS的略阳县地质环境质量评价

基于地理信息系统(GIS)和多级模糊模式识别模型,建立了略阳县空间数据库和地质环境质量评价模型;综合考虑地形坡度、工程地质岩组、岩土体结构类型、地下水位、植被发育情况、月平均降雨量、人类工程活动强度等因素,用层次分析法确定各指标权值,应用评价模型对略阳县地质环境质量进行了综合评价,把略阳县地质环境划分为优、良、中、差4个质量级别。

安塞油田重复压裂选井选层研究

为了提高安塞油田重复压裂的效果,进行了选井选层的深入研究。通过对安塞油田以往重复压裂效果的分析,挑选出对重复压裂效果影响明显的参数作为安塞油田重复压裂选井选层样本库参数,在此基础之上建立了各样本库参数的评价方法,进而最终建立了安塞油田重复压裂选井选层样本库。最后用模糊模式识别模型、多因素非线性生产统计模型和人工神经网络模型分别分析了安塞油田重复压裂选井选层样本库,并对3种分析结果取交集确定最优井层。通过测试样本检验,所用方法的选井选层结果与实际增产效果结果符合较好。该方法能为安塞油田下一步的重复压裂选井选层工作提供指导性意见。

模糊模式识别理论在规划环境影响评价中的应用

应用模糊模式识别理论对秦皇岛市生态城市规划的环境影响进行了初步评价,分析了该规划下各个环境主题对于环境影响的贡献.结果表明,秦皇岛市生态城市规划环境影响较小.为合理评价规划的环境可行性提供依据.

多级模糊模式识别模型在地质环境质量评价中的应用

应用多级模糊模式识别模型进行地质环境质量评价,克服了最大隶属度原则所不适用的地方,而且以相对隶属度、隶属函数为基础理论,使隶属度、隶属函数的计算更容易。建立环境质量评价模型,并应用于陕西省略阳县地质环境质量综合评价中,应用结果表明,该方法合理、可行。

大连市近岸海域环境的模糊模式识别及动态分析

21世纪是人类开发利用、保护海洋的新世纪。海洋是大连的最大优势 ,大连的建置和发展得益于海 ,海洋生态环境保护是大连城市经济与社会可持续发展的前提。首次采用模糊模式识别模型对大连市近岸海域水质环境进行动态分析 ,结果表明 ,模糊模式识别模型能够全面反映水质环境的真实状态 ,大连湾近岸海域水质较差 ,大连南部海域水质逐渐变好 ,大窑湾海域水质较好。文章最后提出了海洋环境保护的措施。

基于可变模糊识别模型的大连市水资源承载能力研究

在总结众多研究成果的基础上,阐述了水资源承载能力的内涵,提出了具体的水资源承载能力综合评价指标体系和量化计算模型。将可变模糊识别模型应用到大连市1996年-2007年水资源承载能力综合评价研究当中,结果表明,大连市水资源整体上处于可承载状态但已接近极限。提出了提高大连市水资源承载能力的途径,并计算大连市2020年及2030年三种不同供水条件下的水资源承载能力。

基于改进TS云推理网络的板形模式识别方法

将云模型与T S模糊神经网络相结合,利用正态云代替模糊神经网络的隶属度函数,构成T S云推理网络。该网络综合考虑了模糊逻辑的快速性和云模型处理数据的不确定性,增强了网络处理数据的能力,同时分析了T S云推理网络的结构和稳定性。在超熵确定的情况下,使用最速下降法辨识了T S云推理网络的参数,将该网络应用于板形模式识别,并与T S模糊神经网络作了对比。仿真结果表明:T S云推理网络抗干扰能力较强,能够识别出常见的板形缺陷,并且识别精度较高。

湖泊水体富营养化评价与可持续发展研究

参照中国湖泊富营养化评价标准,把湖泊水体富营养化程度划分为6个级别,选取Chl-a、TP、TN、CODMn和SD等5个指标为评价指标,根据实测数据建立指标及指标标准相对隶属度矩阵;综合考虑指标相对隶属度与指标权重,建立环境指标综合权重矩阵;应用多级模糊模式识别模型求得样本集对模糊概念"营养化"的相对隶属度矩阵;最后利用样本的级别特征值对湖泊水体进行富营养化评价。并以东昌湖为例进行了实例计算与分析,验证了此模型的准确性和实用性。最后,为东昌湖的保护与可持续发展提出建议。

模糊数学方法优选高炉喷吹煤

以现行《高炉喷吹用煤技术条件》中对高炉喷吹煤的理化性能及可磨性的要求为基础,增加了描述高炉喷吹煤燃烧性、反应性、输运性、安全性的性能指标,形成了更为全面的高炉喷吹煤性能指标体系。指标数量的增加使得指标之间的重要性关系变得更为复杂,具有很强的模糊性,给体系的应用带来了困难。模糊数学能很好地解决这个问题。具体过程是:在指标体系中选定适合定量分析的性能指标,并定义各指标相对优属度的计算方法,采用模糊模式识别交叉迭代模型计算指标权重,得到优选结果。使用该方法对某炼铁厂11种喷吹煤进行优选,优选结果与现场人员意见相符。

基于MATLAB实现的乌梁素海水质等级的模糊模式识别

本文利用基于MATLAB实现的模糊模式识别交叉迭代模型,对分布于乌梁素海2004年5月和7月各水功能区的10个水质监测点的水质等级进行了模糊模式识别,得到各水质监测点水质等级的定量变化及全湖水质等级变化的加权均值,并与乌梁素海同期水质监测指标浓度变化趋势进行对比分析及验证。发现水质等级识别结果与实际情况相符,能够比较准确地反映水质等级定量变化趋势。

间歇过程子阶段PCA建模和在线监测

针对间歇过程的多阶段特性,提出一种新的子阶段主元分析(principal component analysis,PCA)监测方法.首先,将间歇过程三维数据沿时间片展开,采用模糊模式识别方法计算相邻时间片负载矩阵变量方向重心的格贴近度,以最小贴近度为原则,根据格贴近度的变化,实现子阶段的划分;然后,在划分的子阶段内采用一种先沿批次后沿变量的改进展开方式建立PCA监控模型;最后,将该算法应用于青霉素发酵仿真系统的在线监测.结果表明该方法在监控过程中能够有效降低误报和漏报.

多级模糊模式识别模型在评价高炉喷吹混煤中的应用

根据相关文献,结合大量的实践经验,建立了高炉喷吹混煤评价模型。从影响煤的喷吹性能的诸多因素中筛选出适合定量分析的性能指标,建立喷吹性能评价指标标准体系,定义各指标相对隶属度的计算方法,采用层次分析法计算指标权重,运用多级模糊模式识别模型得到评价结果。运用该模型对某钢铁厂8种喷吹混煤评价,评价结果与生产实际基本相符。

基于评分法和模糊模式识别模型的大连市地下水质评价

在系统分析评分法和模糊模式识别理论模型优缺点的基础上,提出将两种评价方法结合起来对大连市地下水环境质量进行综合评价。首先应用加附注的评分法对大连市内5区239眼枯水期和236眼丰水期地下水井的水质监测数据进行分析和评价,初步划分各地下水样所属质量级别,并给出主要超标项目;然后将主要超标项目作为重点评价指标,应用模糊模式识别理论模型对上述评价中的1级和2级地下水质量进行精确评价,计算各地下水井水质的级别特征值。结果表明,大连市2004年的枯水期地下水质远好于丰水期的地下水质;市内5区中,中山区的地下水质最好,沙河口区和西岗区地下水质居中,甘井子区和旅顺口区地下水质最差。研究表明,加附注的评分法与模糊模式识别模型相结合对地下水质进行评价,既节省了评价工作的时间,又提高了评价结果的准确率和精确度。

塔里木河水质模糊模式识别评价

以塔里木河水质为研究对象,采用模糊模式识别评价方法对污染程度、水质类别、分类界限等多层次、多因素的模糊边界问题进行了综合评价。评价结果表明,将相对隶属度应用到河流水质模糊评价中,克服了以往用单一绝对数据进行水质类别划分的缺点,能比较科学、实际、有效地利用监测数据对地表水的污染程度进行综合评价。