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薛嘉

作品数：6 被引量：9H指数：2
供职机构：中国人民解放军军械工程学院光学与电子工程系更多>>
发文基金：国家自然科学基金武器装备预研基金军队科研计划项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术机械工程理学一般工业技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇机械工程
  • 1篇航空宇航科学...
  • 1篇一般工业技术
  • 1篇理学

主题

  • 2篇蚁群
  • 2篇蚁群优化
  • 2篇蚁群优化算法
  • 2篇优化算法
  • 2篇群智能
  • 2篇雷达
  • 1篇电子装备
  • 1篇虚拟仪器
  • 1篇遗传算法
  • 1篇预防性维修
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量回归
  • 1篇智能遗传算法
  • 1篇群集
  • 1篇群集智能
  • 1篇群智能算法
  • 1篇子群
  • 1篇自动测试系统
  • 1篇拓扑
  • 1篇拓扑结构

机构

  • 6篇中国人民解放...
  • 3篇西安卫星测控...

作者

  • 6篇薛嘉
  • 2篇马飒飒
  • 2篇蔡金燕
  • 2篇张虹
  • 1篇胡文华
  • 1篇李刚
  • 1篇梁玉英
  • 1篇马彦恒
  • 1篇黄运来

传媒

  • 1篇火力与指挥控...
  • 1篇数学的实践与...
  • 1篇仪表技术
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇军械工程学院...
  • 1篇2008年军...

年份

  • 3篇2010
  • 2篇2009
  • 1篇2008
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
雷达智能BIT故障预测方法研究被引量：1
2009年
在总结了几种比较常见的故障预测方法的基础上，介绍了基于统计学习理论的支持向量回归算法。提出将智能遗传算法用来对支持向量回归模型的参数进行优化选取，并详细介绍了模型参数的选取过程，避免了参数的盲目设置。将建立起来的模型应用于雷达智能BIT故障预测领域，并以一组智能BIT状态监测的数据对预测模型进行训练和验证，实验结果表明支持向量回归模型能有效地对雷达故障进行预测。
黄运来梁玉英薛嘉
关键词：故障预测支持向量回归智能遗传算法
基于虚拟仪器的雷达装备ATS测试性验证系统设计被引量：1
2010年
针对现有雷达自动测试系统(ATS)测试性验证困难的问题,设计了一种基于PXI总线的通用ATS使用测试性验证系统,详细说明了系统的硬件构成及软件设计。该系统以PXI嵌入式主控计算机为核心,以NI LabWindows/CVI软件编程技术为开发工具,综合运用计算机测控技术,CVI与PSPICE及Matlab的混合编程技术,标准接口及总线技术等,有效地提高了系统的可信性、通用型和灵活性。验证示例表明,该系统自动化、智能化程度高、适应性强,通过相应适配器的开发可以实现基于仿真的半实物通用装备ATS使用测试性验证,对现有装备的测试性提高具有重要意义,可以促进测试性的不断增长。
薛嘉蔡金燕马飒飒
关键词：自动测试系统
电子装备测试性验证的超几何分布法被引量：1
2010年
分析了现有故障检测率(FDR)和故障隔离率(FIR)验证方法在使用中存在的问题,结合当前电子装备故障检测设备的特点,提出了故障检测覆盖率(FDC)和故障隔离覆盖率(FIC)新的测试性指标。利用超几何分布函数替代二项分布函数建立方程组求解验证试验抽样方案,并利用超几何分布函数的单调性给出了快速计算抽样方案的方法。分析了超几何分布法用于FDR和FIR验证的原理和条件,将超几何分布法用于FDR和FIR的验证,拓展了其应用范围。最后,通过实例分析证明了超几何分布法的正确性、实用性。
李刚马彦恒薛嘉胡文华
关键词：电子装备超几何分布
基于PSPICE的装备BIT测试性仿真验证研究
随着机内测试(BIT)的深入研究和广泛应用,其验证和评估仍缺少有效可行的方案、手段。针对于此,本文给出了BIT定量要求仿真试验验证的方法和实施流程,并详细论述了了系统实现的总体结构框图以及流程图。最后通过实际案例,进行了...
薛嘉蔡金燕张虹
关键词：机内测试仿真验证
文献传递
基于群智能的连续优化算法研究被引量：4
2009年
在对蚁群优化算法(ACO)和粒子群优化算法(PSO)进行分析的基础上,提出一种解决函数连续优化的群智能混合策略——CA-PSO。在求解过程中,首先对解空间进行区域划分,进而利用ACO在优化初期具备的快速收敛性能,在整个解空间内搜索最优解的敏感区域。然后利用蚁群的搜索结果初始化PSO粒子,利用PSO快速和全局收敛性进行所在小区域内的搜索。种群更新时根据蚁群的拓扑结构和小区域间的阶跃规则,蚁群不断向最优解敏感区域聚集,使得敏感区域内粒子数增加,则局部的PSO搜索策略可以更细密的搜索最优。实例结果表明,CA-PSO既能保证解的分布性与多样性,又避免了在多峰值函数寻优过程中陷入局部最优解而停止运算,最终将收敛到全局最优解。
薛嘉蔡金燕马飒飒张虹
关键词：蚁群优化算法粒子群优化算法群集智能拓扑结构
基于群智能算法的预防性维修周期优化被引量：2
2010年
分析将蚁群优化算法应用于预防性维修周期工程寻优问题时遇到的算法参数选择困难等问题,提出将粒子群优化算法和空间划分方法引入该过程以改进原蚁群算法的寻优规则和历程.建立混合粒子群和蚁群算法的群智能优化策略:PS_ACO(Particle Swarm and Ant Colony Optimization),并将其应用于混联系统预防性维修周期优化过程中,以解决由于蚁群算法中参数选择不当和随机产生维修周期解值带来的求解精度差、寻优效率低等问题.算法的寻优结果对比分析表明:该PS_ACO算法应用于预防性维修周期优化问题,在寻优效率及寻优精度上有部分改进,且可相对削弱算法参数选择对优化结果的影响.
马飒飒张虹薛嘉
关键词：群智能
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