摘要：模块化产品族设计是面向大规模定制设计的支撑技术。为了加快对动态变化的个性化需求的响应速度,提出基于粗糙集神经网络的产品族配置性能预测新方法,以通过产品族中典型产品变型的历史数据挖掘来预测新产品变型的基本性能,给出产品族配置性能预测定义和目标;提出层次化的产品族表示模型,并用数学方法对配置过程和配置对象进行规范描述;给出基于粗糙集神经网络的配置性能综合预测框架和基本步骤。该方法能够复用所挖掘的配置知识和配置规则,减少试验环节工作量,且能将性能预测值作为衡量是否满足最终客户需求的基本依据,以评价配置的合理性。最后以某模块化新型号冰箱产品族为实例进行验证。

摘要：宽带雷达对空间进动锥体目标进行持续探测能够形成高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)序列。HRRP序列携带空间进动锥体目标的空间几何信息和运动规律等信息,是进行目标关联跟踪和分类识别的重要依据,因此研究空间进动锥体目标的HRRP序列预测具有重要意义。卷积长短时记忆(ConvLSTM)网络将CNN和LSTM二者的特点有效结合,能够充分挖掘HRRP序列的空间和时间特性,完成对HRRP的预测。本文基于空间锥体目标的进动模型建立了多种尺寸、运动速度和运动方向等不同参数的HRRP序列数据集,并利用此数据集根据HRRP特性设计实现了适用于空间进动椎体目标HRRP预测的ConvLSTM网络模型。为了测试本文设计的ConvLSTM网络预测效果,将ConvLSTM网络与二维卷积神经网络模型进行预测效果对比分析。仿真实验结果表明,ConvLSTM网络预测结果与物理光学法计算得到的HRRP一致性高,皮尔逊相关系数高达0.9731,平均绝对误差低至0.0334,相较于二维卷积神经网络预测结果更加准确。证明本文设计的ConvLSTM网络模型能够有效提取HRRP序列的时间和空间特征,实现对HRRP序列的高精度预测。

摘要：为更好地设计微型直升机的控制系统,必须建立其动力学模型.以微型直升机偏航控制为例,由于微型直升机复杂的动力学特性以及直升机微型化后的特殊性,用传统建模方法很难建立出令人满意的模型.基于神经网络的预测功能,将实验系统获得的数据作为训练样本,可得到神经网络预测模型.该模型可根据当前的控制指令和偏航角度预测出下一时刻直升机的偏航角度,从而为设计直升机控制系统提供依据.

摘要：文中提出了大型火电站高压加热器可靠性增长模型 ,详细讨论了该模型的参数估计和拟合检验。根据电力可靠性管理中心统计数据 ,说明了该模型完全符合被统计的高压加热器可靠性增长变化趋势。分析结果也说明了通过改正 ,产品设计和制造中的缺陷 ,提高运行人员的素质和操作水平 ,改善设施及运行状况 。

摘要：移动app流行度预测从运营策略优化到短期广告投资都具有重要意义.利用应用市场提供的丰富数据,挖掘不同特征指标与流行度之间的动态关联,从而预测未来一段时间内app的流行度变化过程及其原因,对于开发者、投资商和应用市场三方都具有应用价值.然而,app流行度高度动态变化,其影响因素十分复杂,包括app自身迭代演化、用户反馈、同类产品的市场竞争等.目前,针对app流行度建模与预测的研究工作相对较少,大多通过构造人工特征并构建与流行度的关联来进行预测,在模型的计算性能、预测精度和结果可解释性等方面存在可提升的空间.因此针对app流行度建模与预测提出一种基于注意力机制的深度神经网络模型DeePOP,并针对复杂影响因素进行分级建模.通过时间级自序列模块捕获对历史流行度的长期依赖,利用局部、全局特征层级模块构建影响特征与流行度的非线性关系.同时,注意力机制为不同模块提供自适应能力,以捕获与流行度变化最相关的历史状态并针对预测结果提供一定的解释.实验结果表明:与现有流行度预测方法相比,DeePOP能够快速高效地进行app流行度建模与预测,预测均方根误差为0.089.

摘要：在预测与滤波领域中，指标要求常常直接表现为状态分量的预测误差方差的上界形式。本文研究稳、暂态指标约束下的离散系统卡尔曼滤波问题，即设计滤波增益，使每个状态分量的预测误差方差不大于各自预先给定值，同时滤波矩阵满足给定的区域极点约束。本文给出了期望滤波增益的存在条件及其解析表达式。数值例子说明了本文设计方法的简单性与有效性。

摘要：为了提高企业决策自动化管理水平 ,运用先进的数据仓库和数据挖掘技术 ,采用请求响应方式以及规范化的接口结构 ,提出一个企业信息分析及决策系统的设计和解决方案 .根据完善的智能化分析手段 ,有效的保证决策者的经验与决策支持系统的分析和预测能力相结合 ,并对企业管理者提供科学准确的分析预测和决策支持 .系统可实时地为用户提供有效详细的分析数据 。

摘要：超声速民机的低声爆设计涉及到多个相互制约的因素,要实现较理想的声爆水平设计难度相当大,发展准确快速有效的设计方法是非常必要的。在超声速民机概念设计阶段,关于声爆计算的理论方法寥寥可数,标准声爆理论和声爆最小化方法不仅有重要的理论意义,在概念设计中也很有实用价值,因此,我们需要对其有全面深入的认识。文中主要对这两个理论方法及应用进行评述和展望。标准声爆理论以F函数为核心建立了飞机横截面积与声压及声爆之间的关系。声爆最小化方法给出了设计合适的F函数以达到尽可能小的声爆的思路。声爆最小化方法的应用效果受制于初始构型,当应用声爆最小化方法不能达到设计目标时,可能不得不尝试修改初始构型。考虑到该方法的局限性,减小声爆还需要开拓新思路。

摘要：在大空域内实现对于飞航导弹巡航马赫数的有效控制是一个迫切需要解决的问题。首先通过机理分析,确定了连续形式的导弹 动力装置线性化简化数学模型,然后通过一种具有强鲁棒性的递推阻尼最小二乘参数辨识算法,对于它的离散模型特征参数进行实时估计,最后以这个离散模型为基础通过设计预测控制得到了燃油调节规律。通过与传统PID调节方法的比较,显示了这种方法在工况大范围变化的情况下,能够保持马赫数调节的高精度与快速性,改善了动态品质,具有很强的鲁棒性与适应性。

摘要：晶圆制造过程中的生产特征数据大规模、特征间复杂关联和特征样本强相关特性导致晶圆加工周期预测效率低与预测精度不高,因此提出了一种融合双重注意力机制与并行门控循环单元的晶圆加工周期预测方法。首先,利用Relief-F算法对生产特征数据进行降维处理;然后,基于模糊C均值算法对数据样本进行工艺相似性聚类,并设计并行门控循环单元网络来挖掘晶圆lot特征样本间的强相关特性;最后,设计了双重注意力机制来学习关键特征内部及特征与加工周期的复杂关联信息。实验结果表明,所提出方法能有效缩短预测训练时间,提高预测精度。