基于小波模糊神经网络的陀螺仪故障诊断技术

为了提高陀螺仪故障检测灵敏度，分析了陀螺漂移特性，指出随机漂移是影响陀螺仪精度的主要漂移误差，也是影响性能可靠性的主要因素．针对此，提出了一种小波模糊神经网络故障诊断模型．此模型运用串联方式将小波分析、模糊逻辑和神经网络融合在一起，充分发挥它们各自的优点，并对陀螺仪实测数据仿真．仿真结果表明，采用小波分析提取陀螺的常值漂移，简单有效；运用神经网络对陀螺的误差和故障建模，使故障诊断具有自适应、自学习的能力，并互增强了故障诊断的容错能力；将模糊逻辑用于判决中，使判决结果更加可靠．     

一体式中医舌象采集分析系统设计

舌象采集是中医舌象分析中非常重要的一环,一套稳定、可靠、高精度的舌象采集系统直接影响到舌象分析和病情诊断的准确性。针对上述要求,设计了一种一体式的中医舌象采集分析系统,具有结构简单,功能全面,体积小等特点。通过积分球搭建的光照环境保证了舌体的受光均匀。使用MFC编写采集处理程序,便于升级维护。研究了一种手动调节相机白平衡参数的方法,保证采集过程中舌象颜色的准确性。     

工程项目全过程工程造价控制

建设项目全过程造价管理是一种全新的建设项目造价管理模式,它是一种用来确定和控制建设项目造价的管理方法。一个建设项目从投资意向开始到投资终结的全过程,大体可以分为四个阶段：项目的策划和决策阶段、项目设计阶段、项目实施阶段、项目建成和总结阶段。建设项目全过程造价管理是一种全新的建设项目造价管理模式,它是一种用来确定和控制建设项目造价的管理方法。本文分析了工程建设造价全过程控制中的每个阶段的控制措施,供广大工程技术人员参考。     

一种新型的基于灰色模型的动调陀螺随机漂移建模方法

为了减少动调陀螺仪(DTG)随机漂移的建模误差，提出了一种基于灰色理论的新型混合建模方法．此方法将小波分析理论引入到灰色模型中，旨在提高单变量一阶灰色模型GM(1，1)的建模能力．原始的DTG漂移数据首先经小波变换处理后，其冲击干扰噪声被抑制，然后用预处理后的漂移数据建立灰色模型，最后再施以小波逆变换．用实测的DTG漂移数据对此方法的有效性进行验证，结果表明该混合建模方法能够给出满意的建模特性．     

Multi-scale complexity entropy causality plane: An intrinsic measure for indicating two-phase flow structures

We extend the complexity entropy causality plane(CECP) to propose a multi-scale complexity entropy causality plane(MS-CECP) and further use the proposed method to discriminate the deterministic characteristics of different oil-in-water flows. We first take several typical time series for example to investigate the characteristic of the MS-CECP and find that the MS-CECP not only describes the continuous loss of dynamical structure with the increase of scale, but also reflects the determinacy of the system. Then we calculate the MS-CECP for the conductance fluctuating signals measured from oil–water two-phase flow loop test facility. The results indicate that the MS-CECP could be an intrinsic measure for indicating oil-in-water two-phase flow structures.     

基于EMD多尺度能量熵的气液两相流型表征

采用经验模态分解(EMD)和信息熵相结合的方法研究垂直上升气液两相流多尺度非线性动力学特性。首先,对采集的电导波动信号进行经验模态分解,然后根据得到的本征模态函数分量(IMF)求取指标能量,在此基础上建立了一种基于指标能量的多尺度特征熵计算方法。结果表明,多尺度特征熵值不仅可以作为流型识别的特征向量,同时还可有效揭示气液两相不同流型的复杂流动特性。     

惯性器件长期贮存性能可靠性灰色马氏链预测

为了及时掌握武器系统惯性器件的性能，并为延长其使用寿命及维修提供依据，对其进行贮存可靠性评估和预测非常必要．讨论了一种灰色马氏链预测模型的建模方法，此方法兼具灰色模型和马氏链模型的优点，它不仅充分利用了灰色模型动态建模思想，来预报可靠性数据总体趋势，并且根据此总体趋势，进行状态的划分，从而大大克服了马氏链状态矩阵运算量大的缺点，而且拓宽了灰色模型的应用范围，使其适合于波动性较大的随机数据列的预测．最后，对某型导弹速率陀螺仪贮存性能可靠性进行估计，并进行灰色马氏链预测．     

一种基于优化过程的结构自整定BP算法

提出了一种基于优化过程的结构自整定ＢＰ算法。针对误差函数的特征，进行了优化处理，提高了收敛速度；通过结果自整定使网络结构动态变化，在误差精度达到要求的同时实现了结构最优。     

基于灰色模型的混合建模预测方法及其应用

针对陀螺仪寿命预测的特点,提出了一种基于灰色模型的混合建模预测方法。为了提高一阶灰色模型GM（1,1）的建模能力,此模型引入了小波变换。首先小波变换对实测的动力调谐陀螺（DTG）漂移数据进行预处理以减少干扰噪声,接着处理后的数据被用来建立灰色模型。来自于长期测量的DTG的漂移数据的实验结果证明了文中所提混合策略的有效性。并且为了进行比较,对神经网络建模方法进行了相应的研究,结果表明当小波变换被引入到混合模型中,此基于灰色模型的混合建模预测方法具有令人满意的性能,为陀螺仪的寿命预测提供了借鉴和参考。     

贝叶斯神经网络建模预测方法及其应用

针对神经网络建模时,其模型的复杂性难以控制而且缺乏分析结果的工具,以及贝叶斯方法可以通过定义一些超参数的模糊先验来控制模型参数复杂性,并且可对任何感兴趣的变量产生后验预测分布,使得置信区间的计算成为可能.研究了贝叶斯神经网络的建模预测问题,通过融入模型参数的先验知识,在给定数据样本及模型假设下进行后验概率的贝叶斯推理,使用马尔可夫链蒙特卡罗算法来优化模型控制参参数,实现了对神经网络模型中不同部分复杂度的控制,获得了模型参数的后验分布及预测分布.通过动调陀螺仪漂移数据建模应用分析结果证明此方法可以达到较好的建模预测效果.