摘要：提出一种基于重要性测度的降维预处理优化方法,对不确定环境下飞机局部液压管路系统的稳健性优化问题展开研究。引入区间模型描述随机变量分布参数(即设计变量)的不确定性,引入基于方差的重要性测度衡量设计变量对优化目标的贡献程度,从而筛选出对优化目标影响较大的设计变量,简化优化模型。该方法可以有效降低优化问题的维数,进而减少优化的计算成本。通过数值算例验证了所提方法的合理性和可行性,并采用该方法对飞机局部液压管路系统进行了稳健性优化设计。

摘要：为解决降维滤波矩阵设计存在的维数与滤波性能之间的矛盾,提出了一种结合K-L变换(KarhunenLoeve Transform)降维空域滤波矩阵的设计方法.该文首先推导出了滤波矩阵较大特征值的数量取决于滤波矩阵通带带宽的规律,并利用阻带衰减给出了区分大小特征值的门限,进而通过向大特征值对应的特征向量矩阵投影的方法,获得最终的降维空域滤波矩阵.仿真实验证明,由该方法获得的降维矩阵具有与降维前接近的空域滤波能力.

摘要：与传统多类分类相比,多维分类中每个对象仍由一个示例(特征向量)表示,但同时与多个类别变量相关联,各类别变量基于异构类别空间刻画对象的语义.降维可以有效地缓解维度灾难并加速模型训练,已有多维分类研究均关注于设计性能更好的学习算法,尚未出现面向多维分类数据降维方面的工作.本文基于特征空间和语义空间的相关性,首次面向多维分类数据设计了一种名为SDeM的监督式线性降维方法.该方法使用Hilbert-Schmidt独立判据衡量两个空间的相关性,通过最大化投影特征空间与语义空间在该度量下的相关性确定投影矩阵.实验结果表明,相比于无监督式降维方法,SDeM所得降维特征更有利于多维分类方法取得更好的泛化性能.

摘要：针对有阵列孔径,阵元数目和最小阵元间距3种约束下的稀布圆形阵列综合问题,该文提出了一种基于修正遗传算法的降维优化方法。为了充分利用阵元布阵的自由度,同时使稀布阵列满足多个设计约束,在阵元排布时将2维平面阵列优化设计降维成1维的稀布直线阵列,计算阵列性能时再还原为平面阵列。该方法改进了现有圆阵综合方法中轨迹圆半径和轨迹圆上阵元数分布优化的不足,实现了全部阵元的联合优化,降低了算法的复杂性,同时保证了阵列的旁瓣性能,仿真结果证明了该方法的有效性。

摘要：为了有效地分析高维决策表,提出了基于流形学习降维的决策分析算法(decision analysis algorithm based on manifold learning,DAML).算法使用等距映射法(ISOMAP)对原始数据做降维处理,在得到的主坐标数据上进行决策分析.根据核主成分分析法与ISOMAP方法的关系得到主成分与主坐标的转换关系式,并计算原始数据主成分.提出了基于等价支持子集的决策算法用于计算主成分属性重要性、属性区分能力及等价支持子集.在得到等价支持子集的基础上抽取决策规则,根据决策规则预测算法预测未知数据.选取UCI数据库中标准分类数据集作为仿真实验样本,并对比C4.5决策树算法、K最近邻居算法(KNN)与提出的决策规则预测算法在Iris、Breast cancer、Wine、Spectf heart和Ionosphere数据集上的分类精度来验证算法的有效性.

摘要：中频变压器是电力电子变压器的核心磁性元件,起电气隔离和电压变换的关键作用。对中频变压器绝缘结构进行优化设计可以有效提高变压器的绝缘可靠性和功率密度,得到了研究者的广泛关注。为此,提出了一种基于C-MOEA/D约束多目标优化算法的中频变压器绝缘结构全局优化设计方法。根据中频变压器绝缘结构特点给出优化总体流程,并提出使用基于非支配排序和参考向量的遗传算法C-MOEA/D对绝缘结构参数优化。针对优化过程中存在的难题,首先构建了中频变压器二维电场分析参数化模型,以三维模型为基准,分析对比了其计算精度;其次通过拉丁超立方采样和基于方差的灵敏度分析方法确定影响最大场强的关键结构参数,固定灵敏度低的结构参数实现参数化模型决策变量降维;随后,根据中频变压器隔离电压波形搭建绝缘材料击穿场强测试平台,确定其常用绝缘材料的击穿场强并给出绝缘约束条件。最后以最大场强和体积为目标,对一台25 kV中频变压器的11个绝缘结构参数进行优化设计应用。优化结果表明:与原设计相比,最大场强下降19.6%,体积减小23.9%。

摘要：为提高动基座下捷联惯导系统的对准精度、数值稳定性和减小计算量,将5阶容积卡尔曼滤波(CKF)、降维算法、多次离散和平方根(SR)滤波结合起来,形成5阶降维SR-CKF非线性对准方案。为减小5阶CKF的计算量,建立非线性-线性分离的系统模型,引入降维算法;为提高1阶龙格-库塔法的逼近精度,设计多次离散和时间更新的滤波框架;为提高数值稳定性,推导了5阶降维SR-CKF;比较常规3阶SR-CKF、5阶CKF和5阶降维SR-CKF的各项特性。实车动基座对准实验结果表明:该方案对准精度高、数值稳定性强、计算量小,满足应用需要。

摘要：我本人与艺术颇有渊源,也一直对艺术有着很深的情结.1988年我在中央美术学院学习,2009年我又继续在央美研修实验艺术,两次的学习让我对传统艺术和当代艺术有了系统和深刻的认识,加之我已经从事了26年的数字快印,所以对艺术和印刷相结合有一定的探索.在此,我想与大家分享一下龙成国际从传统印刷领域转向艺术领域的经验.

摘要：提出了一种用于扫描型红外预警系统的目标检测与识别算法来实现对空中威胁的预警,该算法在对目标进行检测和识别的过程中分别运用了降维技术。首先对拉普拉斯-高斯(Laplacian of Gaussian,LOG)算子降维,改变经典LOG算子各向同性的特点,从而减少了信息的丢失;然后通过设置相关参数设计8邻域方位滤波器对图像不同方向进行尺度优化的滤波以完成目标增强与背景抑制;最后对滤波结果进行目标提取,通过支持向量机算法对目标进行识别。为使识别过程更加简捷而不失准确性,在识别前采用基于协方差算子的充分降维方法对样本特征和目标特征进行降维,从而在简化经典滤波算法与目标识别算法的同时提升了算法效率。实验结果表明,与经典高维算法相比,本文提出的算法在对红外目标进行检测识别时能够获得更好的效果,应用于工程时能实现低于7%的虚警率和低于5%的漏警率,且算法能够满足系统实时性要求。

摘要：提出多策略提升的局部切空间排列算法来解决常规局部切空间排列降维在高光谱影像分类中计算复杂度高的问题.通过引入随机映射来预先减少高光谱影像波段数,降低后续k-邻域和局部切空间构建的计算复杂度;采用递归兰索斯切分算法快速构建近似k-邻域,降低常规k-邻域构建的计算时间;采用快速近似奇异值分解算法提高全局排列矩阵的本征分解计算速度.利用两个不同的高光谱数据集,设计4组实验来分析多策略速度提升的局部切空间排列算法的计算性能和分类效果.实验证明,相比常规局部切空间排列方法,多策略提升的局部切空间排列方法损失约1%左右的总体分类精度却能够提高至少3倍的计算速度.