基于计算机应用技术的舰船图像修复研究

常规方法匹配待修复样本块和填充样本块时,忽略了梯度项距离这一影响因素,造成修复图像与原始图像相似度较差。为此,提出基于计算机应用技术的舰船图像修复方法。采用计算机应用技术,可视化图像待修复区域轮廓,划分多个待修复样本块,通过优先权确定样本块修复顺序,计算待修复样本块、填充样本块之间的颜色项距离、边界项距离、梯度项距离,选取距离最小的填充样本块,填充至匹配到的待修复样本块,完成图像修复。抽取舰船图像,设置对比实验,结果表明,设计方法相比2种常规方法,提高了修复图像PSNR值和SSIM值,修复图像与原始图像的纹理相似度、结构相似度更高。     

基于舰载雷达小样本的低慢小目标识别方法

本文针对舰载雷达低、慢、小目标探测面临的小样本识别问题,提出一种基于小样本学习的低慢小目标分类识别方法。该方法将低慢小目标雷达回波数据转换到小波变换域,利用多头注意力机制和双向长短记忆人工神经网络相结合的方式,解决了小样本目标分类识别的问题。在低慢小目标雷达回波仿真数据集上,开展模型训练和算法验证,分析任务差异性与识别准确率的关系,实验结果表明该方法对典型低慢小目标识别精度可达90%以上,在雷达目标识别领域具有较好的应用价值。     

Application of Small Sample Analysis in Life Estimation of Aeroengine Components

The samples of fatigue life tests for aeroengine components are usually less than 5, so the evaluation of these samples belongs to small sample analysis. The Weibull distribution is known to describe the life data accurately, and the Weibayes method (developed from Bayesian method) expands on the experiential data in the small sample analysis of fatigue life in aeroengine. Based on the Weibull analysis, a program was developed to improve the efficiency of the reliability analysis for aeroengine compgnents. This program has complete cycle fatigue life was evaluated by this program. From the results, the following conclusions were drawn: (a) that this program could be used for the engineering applications, and (b) while a lack of former test data lowered the validity of evaluation results, the Weibayes method ensured the results of small sample analysis did not deviate from the truth.     

装载机总体参数近似计算法

为了提高工程机械总体参数新方案的设计速度,通过对收集到的轮式装载机样本总体参数进行回归分析,建立了以额定载重量为设计主参数的轮式装载机总体参数近似计算公式;经C++语言编程,实现了对新设计轮式装载机总体参数的快速近似计算。研究工作可以向其他结构尺寸相似的工程机械推广应用。     

车辆操纵稳定性客观评价指标的降维处理

影响驾驶员主观感觉的车辆运动量有很多,为研究驾驶员主观感觉与车辆客观运动量之间的关系,需要大量的试验样本,而在实际中往往很难实现.本文采用级别相当的两辆车,通过改变轮胎型号、胎压及配重质量等方法衍生出16种车型,完成相关的客观试验.利用丰成分分析方法,对所提出的客观指标做降维处理,从而降低主、客观一致性研究对试验样本量的要求,为主客观评价体系的一致性研究打下了基础.     

基于相似性优化模型样本的实车锂电池健康状态分析

为更好地解决电动汽车动力电池健康状态（SOH）在线估计问题,减少实车采集数据中的冗余样本,改善运行工况不稳定导致的特征丢失,提升实车电池SOH估计的精度,提出一种基于增量容量分析方法（ICA）提取特征和动态时间规整（DTW）优化特征样本的SOH估计方法。首先对实车电池充电循环数据应用增量容量分析提取电池IC曲线,以曲线峰高度等形状特征作为健康因子。采用动态时间规整作相似性判据,基于IC曲线形状计算电池充电循环样本的相似度,保留与基准充电循环相似的充电循环数据,优化训练样本,最后采用全连接神经网络（MLP）模型进行SOH估计。以实车运行电池数据进行对比实验,结果表明该方法可明显改善训练样本质量,提升电池SOH估计精度。     

MSC标识部件特种电器测试

近日,我们使用摩托车数据分析仪对全国摩托车维修技术俱乐部旗下MSC标识部件的几款点火器进行了测试,包括不同转速下的初级电压、次级电压、电流。同时,我们还将MSC点火器的各项测试参数与市场上的几款同类型品牌点火测试参数进行了对比。进行对比测试需要考虑到测试产品的工况。为了使测试数据更实际,我们选择在同一辆摩托车上对相同款式的点火器进行测试,这样各方面的工况数据就具有可比性。     

样本复杂性估计算法优化神经网络结构

在神经网络结构寻优中,样本复杂性估计算法是期望在寻优之前先对问题的规模有所估计,进而根据规模给出一个结构,使之不用从最小结构开始一一尝试。频域分析及仿真实验结果均证明了此算法的有效性。     

中韩航线指数发布 长期处于负运价

<正>4月9日,由青岛国际航运服务中心、青岛航运发展研究院和青岛指数研究院三方联合研发编制的青岛航运指数对外发布,其中包括东北亚航运指数中的中韩航线指数。该指数显示,中韩航线基本处在运价仍旧长期保持在负运价的水平,运力大于运量的矛盾长期存在,中韩航线周期变化明显,淡旺季分明。2014     

基于条件生成对抗网络的扇区复杂度评估

扇区复杂度作为管制员工作负荷和动态空域配置的重要参考依据，需要事先准确地对其 进行评估。本文针对有监督复杂度数据集存在的小样本问题，提出基于条件生成对抗网络的扇 区复杂度评估框架。首先，构建交通流量、航空器性能和潜在冲突这3类复杂度指标，并结合主观 复杂度等级得到标定样本；其次，利用条件生成对抗网络设计有标记样本生成算法，获得增广数 据集；最后，分别采用逻辑回归、支持向量机和随机森林算法建立复杂度评估模型。以中南区域 扇区为例，从定性和定量的视角验证生成样本的有效性，并在多种训练集配置下对比各模型评估 结果。研究结果表明：条件生成对抗网络在200次迭代后逐步收敛至稳定；生成样本与真实样本 的绝大多数指标在均值上的相对误差小于5%，在标准差上的相对误差大于5%；在多分类评价指 标下，增广数据集对3种模型整体评估精度分别提升11.77%、11.04%和8.34%。本文提出的评估 框架可以在有限数据条件下提高样本多样性，是解决扇区复杂度评估问题的一种有效方法。