一种基于CMOS的电流模式线性分类器

提出了一种对线性不可分数据集进行分类的电流模式线性分类器.该分类器电路结构简单,仅由梯形激活函数电路和线性加权电路组成,其中线性加权电路采用全平衡差分跨导电路实现,梯形激活函数电路主要由阈值电路组成.为了实现对线性不可分数据集的分类,通过MATLAB软件采用Fisher线性判别法计算得到权重系数,并运用PSPICE对所提出的电路进行仿真分析.结果表明:提出的电路结构简单、准确度高、功耗低,可以广泛地应用于模式识别、神经网络、人工智能等领域.     

一种基于CMOS的电流模式线性分类器

提出了一种对线性不可分数据集进行分类的电流模式线性分类器.该分类器电路结构简单,仅由梯形激活函数电路和线性加权电路组成,其中线性加权电路采用全平衡差分跨导电路实现,梯形激活函数电路主要由阈值电路组成.为了实现对线性不可分数据集的分类,通过MATLAB软件采用Fisher线性判别法计算得到权重系数,并运用PSPICE对所提出的电路进行仿真分析.结果表明:提出的电路结构简单、准确度高、功耗低,可以广泛地应用于模式识别、神经网络、人工智能等领域.     

基于小生境遗传算法的支持向量机分类器参数优化

该文在建立支持向量机分类器分类性能评价函数基础上,分析了支持向量机参数对分类性能的影响,提出了一种基于共享函数小生境遗传算法的支持向量机分类器参数优化方法.该方法利用支持向量机分类性能评价函数评价支持向量机的分类性能,评价函数的倒数作为适应度值,每两个个体之间的海明距离作为共享函数,实现小生境遗传算法.将该文提出的方法应用于5个由Gunna Ratsch收集的标准模式库,实验结果表明由该方法所得参数确定的SVM分类器具有较高的识别率和较简单的结构.     

基于神经网络的发动机故障诊断分类器设计

建立了类间与类内距离之比作为特征提取中的可分判据,设计了分类器的拓扑结构,采用动量梯度下降法作为分类器的训练算法.结果表明,该分类器能够满足工程实际的需要.     

基于选择性的贝叶斯分类器集成方法

提出一种基于选择性的贝叶斯分类器集成方法．该方法为避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响，在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集，并以这些子集训练不同的贝叶斯分类器，进而采用遗传算法优选贝叶斯分类器集成，其适应度函数综合了分类器的精度和差异度两项指标．实验中，将该方法与已有方法在UCI的标准数据集上进行了性能比较，并将该方法用于C^3I系统中的威胁度估计。     

基于Zernike矩特征的FCM-RBF神经网络图像分类器

针对交通监控图像识别精度较差的问题,设计一种基于径向基(radial-basis)函数神经网络的图像分类器.该分类器利用Zernike矩噪声敏感度较小、形状特征稳定性好的特点,构建四阶矩的特征向量,用于特征提取;利用自适应模糊聚类方法,解决径向基函数神经网络隐层节点数不确定的问题.仿真分析表明,该分类器与基于改进的快速模糊C均值聚类算法的Back Propagation网络分类器和径向基函数神经网络分类器相比具有更高的识别率,与改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法的径向基函数神经网络分类器相比具有相近的识别率,但其计算复杂度较低.仿真实验结果表明,该方法具有较好的分类能力及较高的计算效率.     

基于混合遗传训练方法的分类器参数设计

针对分类器这一狭义模式识别问题,分析了基于多层前向神经网络（ＭＦＮＮ）实现的复杂性．提出了一种混合遗传算法（ＧＡ）和数学规划的权值训练方法,用于模式分类器的参数设计,并进行了仿真研究．     

一个神经网络分类器的构造

提出了一个构造径向基函数神经网络分类器的有效方法,利用快速聚类和统计的方法确定网络中间层及中间层到输出层间的权值,把构造的分类器用于手写体数字的分类实验,取得了比较好的结果。     

基于支持向量机故障分类器的参数优化研究

针对基于支持向量机故障分类器的参数优化问题，讨论了以半径-间距上界(RM界)最小化为目标的支持向量机参数优化的原理，提出了一种简化算法．针对梯度下降算法计算复杂和在梯度无法求出时不能实现优化的不足，简化算法不需计算梯度，而是利用固定的迭代步长来实现核函数一个参数的优化．依据简化算法实现了二分类故障分类器的参数优化，并应用于汽轮发电机组的蒸汽激励和轴瓦松动故障的分类器中．测试结果表明，通过参数优化可提高故障分类器的分类能力．     

增强的主分量分类器

主分量分类器是在最大化样本投影代数和的前提下求解分类面法方向,并采用核方法解决线性不可分问题．它对所有真实世界样本(包括野值)的重视程度相同,且只考虑了一个野值．设计并实现了一类鲁棒性较主分量分类器更强的增强型主分量分类器,其中重点讨论了三种典型权设置下的分类器特性．分析和实验证实了增强的主分量分类器的抗野值、噪声性能以及学习和推广能力均优于主分量分类器．     

SVM-KNN分类器在异常行为检测中的应用

提出了一种新的异常行为检测方法,将SVM算法和KNN算法结合,在对识别样本判别时,当其与最优分类面的距离大于给定阈值时,采用SVM分类算法,否则采用KNN算法,从而减少了SVM算法的错误率。实验结果表明,SVM-KNN算法对异常行为检测的准确率达到95.86%。     

动量守恒定律和动量矩守恒定律的正确表述

现行力学教材和普通物理教材大都把动量守恒定律和动量矩守恒定律视为质点组动量定理和动量矩定理的推论，忽视了守恒星的本质意义，是不正确的．本文绘出正确表述．     

一类亚纯系数微分方程复振荡问题

研究了齐次线性微分方程f^(k) A(z)f＝0的解的零点收敛指数与A(z）的级的关系，表明方程解的零点收敛指数在一定条件下仅依赖于A(z）的性质。     

射影平面上二阶曲线方程的化简问题

讨论二阶曲线方程在射影平面上的化简问题,并给出化简的方法.     

提高作物耐盐力,增加农产品产量

由于土壤盐渍化严重影响着农业生产的发展,提高作物的耐盐力显得更为重要。本文论述了主要作物的耐盐特性及提高作物耐盐力的几条途径。     

天津市农业科技进步作用的定量分析

本文是“天津市农业科技进步对策研究”课题的主要子课题的研究成果，我们研究建立了天津市农业科技进步的数学模型、确立了衡量天津市农业科技进步作用的指标体系、并测算了天津市１９７２－１９７９年及１９８０－１９８８年两个阶段的农业的科技进步速度及对农业总产值增长的贡献等指标，该课题的研究成果填补了天津市关于这方面研究的空白，为天津市在制定农业发展规划时提供了依据。     

物理学美的内涵

用美学观点分析了物理学中广泛存在的几种主要的美学形式：物理现象美、实验美、理论美、理论效用美．     

社会主义法治理念的背景及内涵分析

社会主义法治理念的提出有其深刻的历史和现实背景。从总体来看,其概念包括理念、法治、法治理念、社会主义法治理念四个层面;从具体来看,其内涵包括依法治国、执法为民、公平正义、服务大局、党的领导等五个内涵。这五个内涵的视角、地位和功能不同,但他们都以社会主义法治为主线,以"理念"为经,以"社会主义法治"为纬,相互协调,和谐共生。     

赝功能原理

主要讨论赝功能原理的意义;重点讨论赝功的意义;对“赝功不是真实功”的常论,提出了新的观点,并做了分析探讨。     

解析债权人撤销权的概念

债权人撤销权是我国民法中保护债权人利益的一项重要制度,深刻理解债权人撤销权的概念对于债权人准确适用债权人撤销权制度具有重要意义。通过对债权人撤销权的性质、特征及相关概念的比较对债权人撤销权的概念加以阐述,以期债权人能利用此制度更好地保护自身利益。