基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法

提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大缩短训练时间.理论分析和UCI（University of California Irvine）机器学习数据库数据集上的实验结果共同证明,偏二叉树双支持...     

基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型.采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优.实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的.     

用聚类支持向量机模型监测环保设备运行状态

针对环保设备多状态监测与识别问题,提出了一种基于多分类聚类支持向量机的分类算法模型.该算法模型充分利用多个相关联被监测设备及其状态属性特征,采用神经网络聚类分析获得关联特征的聚类子空间,再对聚类子空间构造二叉树支持向量机进行多分类识别.该算法模型避免了盲目分类,与单纯的支持向量机算法比较具有更好的分类性能.通过对日本大晃船用污水处理装置实测样本的训练、检验表明,该算法具有98%以上的分类识别率.     

一种新的SVM多类分类算法

给出了一种基于编码二叉树的支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的多类分类算法.首先,定义了一种构造编码二叉树的方法,在此基础上合理的使用每个训练样本对应的编码来对多类样本进行划分,使之转化为两类分类问题.由算法的实现过程可以看出,本算法可以大大减少子分类器的构造个数,从而简化了多类SVM分类算法.     

基于二叉树的SVM多类分类算法研究

支持向量机是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势.支持向量机本身是一个两类问题的判别方法,不能直接应用于多类问题.介绍了基于二叉树的SVM多类分类算法,通过对其原理和实现方法的分析,对这些方法的优缺点进行了归纳和总结,给出了进一步的研究方向.     

基于二叉树支持向量机多类分类算法的研究

基于二叉树的支持向量机多类分类算法虽然在目前现有的多类分类算法中总体性能较优,但是仍然存在分类精度和分类效率不高的问题。针对这些问题,提出了一种新的基于欧氏距离的二叉树支持向量机(Distance binary tree SVM,简称DBT-SVM)多类分类算法,该算法综合地考虑了两类最近样本的欧式距离、类中心的欧氏距离对分类的影响,并且使最容易分离的类能优先分离出来。通过在UCI标准数据集上进行实验验证,结果表明该算法行之有效。     

改进二叉树支持向量机及其TE过程故障诊断

针对层次结构对二叉树支持向量机分类性能影响较大的问题,提出了一种改进的完全二叉树支持向量机构建方法。基于帕累托原则以核心圈样本最近类间距离和类内计算半径圈样本平均密度建立了类间差异性估计策略,将类间距离大且类内样本分布紧密的类别最先分离出来,并提出了构建完全二叉树的算法步骤。通过在UCI标准数据集上与其他SVM多类分类算法作比较,验证了改进算法的优越性。以TE过程故障诊断为研究对象,基于核主成分分析提取故障特征,应用改进的二叉树支持向量机实现了故障的准确识别。     

基于二叉树支持向量机多类分类算法的研究

基于二叉树的支持向量机多类分类算法虽然在目前现有的多类分类算法中总体性能较优,但是仍然存在分类精度和分类效率不高的问题。针对这些问题,提出了一种新的基于欧氏距离的二叉树支持向量机(Distance binary tree SVM,简称DBT SVM)多类分类算法,该算法综合地考虑了两类最近样本的欧式距离、类中心的欧氏距离对分类的影响,并且使最容易分离的类能优先分离出来。通过在UCI标准数据集上进行实验验证,结果表明该算法行之有效。
     

一种组合导航系统故障检测算法

在研究组合导航系统常用故障检测方法的基础上,将两种χ2故障检验法的检验量相结合,提出了一种针对组合导航系统的二叉树模糊支持向量机故障检测算法.该算法综合应用了Kalman滤波器、二叉树支持向量机等理论,采用模糊因子有效地减弱了噪声样本数据对支持向量机训练结果的影响,采用二叉树支持向量机的多个支持向量机实现对组合导航系统的多级故障进行多级分类和故障检测.最后,针对MINS/GPS组合导航系统,进行了相关仿真研究,仿真结果证明了该方法的有效性.     

超球体支持向量机的不完全二叉树多类分类算法

针对现有的支持向量机多类分类方法的不足之处,提出了一种基于超球体支持向量机的不完全二叉树多类分类算法。该算法首先采用超球体SVM算法,计算各类样本群的分布范围。再利用距离公式,计算各类样本间的距离,基于将最容易分离出来的类最先分割出来的原则,设计二叉树结构,从而提高分类精度。通过仿真实验,分析比较各种方法的性能,从而验证了该算法的有效性。     

一种求解MMC的快速算法

最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)能够有效地克服线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法所面临的小样本问题.但是,原有的MMC求解算法复杂度较高,为了提高MMC算法的计算效率,本文提出了一种新的快速的MMC求解算法.在理论上,新的MMC求解算法和原有算法等价,但计算复杂度比原算法要低的多.在人脸库上的实验表明,新的MMC求解算法的计算速度远比现有的MMC求解算法要快,但是其识别率与现有求解算法相同.     

ELM岭回归软测量建模方法

ELM(极限学习机)是一种新型的前馈神经网络,可有效处理函数的回归问题.针对ELM学习算法隐含层输出可能存在的复共线性问题,提出了ELM岭回归(ELMRR)软测量建模方法.该算法利用岭回归方法代替原有的线性回归算法,以误差平方和均值为性能指标,采用粒子群优化算法确定最佳岭参数,克服了传统岭回归算法最佳岭参数难以确定的缺...     

一种频选衰落信道上的STFC-OFDM技术

研究了一种适用于频率选择性瑞利衰落信道上结合空时频编码的正交频分复用(STFC-OFDM)技术．在现有的空时分组码的基础上。研究频率分集进一步发展设计了新的在空间、时间、频率域上三维编码的空时频码。并将其应用于OFDM系统中．理论分析和仿真实验表明，该技术能在译码复杂度较低的情况下。获得更大的分集增益。改善OFDM系统在频选衰落信道上的性能；与空时编码的正交频分复用(STC-OFDM)技术相比，STFC-OFDM有更好的分集增益和误码率性能．     

基于JNI的Java与其他高级语言之间通信的研究与应用

作为近年来新兴的Java编程语言势必要与已经由其他高级语言编写的服务器、应用接口工具包及程序相结合,因此Java平台提供本地接口JNI来简化这一过程．本文将叙述如何使用JNI在Java编写的程序中调用其他高级语言编写的本地库和本地方法．并用一个实例来说明如何应用JNI来解决Java语言与其他高级语言之间的通讯问题．     

Antenna selection for V-BLAST systems in correlated channel

Spatial multiplexing systems can provide significant capacity improvement but are sensitive to channel correlation. Antenna selection is a low-cost low-complexity ahemative to resolve these problems. This paper proposes a new transmit antenna selection algorithm for the spatial multiplexing systems with the Vertical-Bell Labs Layered Space-Time （V-BLAST） nonlinear receiver in correlated channel. The proposed scheme separates the optimization into two parts： it first chooses the optimal number of substreams in terms of the singular values of the channel matrix, then adapts the mapping of substreams to antennas according to the post-detection signal-to-noise ratio （SNR）. Simulation results illustrate that the proposed two-step selection criterion can provide greater selection gain than the existing singnlar value based selection criterion as SNR and scattering angle increases. The proposed criterion outperforms the existing one by 0.3 dB at a vector symbol error rate of 10^- 3 and scattering angle of 20 degree.     

Incremental learning of the triangular membership functions based on single-pass FCM and CHC genetic model

In order to improve the efficiency of learning the triangular membership functions (TMFs) for mining fuzzy association rule (FAR) in dynamic database,a single-pass fuzzy c means (SPFCM) algorithm is combined with the real-coded CHC genetic model to incrementally learn the TMFs.The cluster centers resulting from SPFCM are regarded as the midpoint of TMFs.The population of CHC is generated randomly according to the cluster center and constraint conditions among TMFs.Then a new population for incremental learning is composed of the excellent chromosomes stored in the first genetic process and the chromosomes generated based on the cluster center adjusted by SPFCM.The experiments on real datasets show that the number of generations converging to the solution of the proposed approach is less than that of the existing batch learning approach.The quality of TMFs generated by the approach is comparable to that of the batch learning approach.Compared with the existing incremental learning strategy,the proposed approach is superior in terms of the quality of TMFs and time cost.     

作业调度问题的合作求解方法研究

作业调度问题是一类典型的困难组合优化问题，基于知识的多智能主体系统为解决此类问题提供了一种新的思路，在生产作业管理中引入多智能主体技术，可以很方便地用智能主体及多智能主体系统描述制造系统及其组成要素的行为与运动机制，作业调度通过智能主体之间及多智能主体系统的合作加以实现，达到预定的运行目标和状态，构造了单个智能主体的结构，对作业调度问题中存在的三种主要冲突类型与基于知识的协商消除冲突的方法及其步骤进行了探讨，提出了基于知识的多智能主体合作求解方法。     

The Integration of CPS,CPSS, and ITS: A Focus on Data

Cyber-Physical System(CPS)and Cyber-Physical-Social System(CPSS)computing are now challenging existing research in many realms,including Intelligent Transportation Systems(ITS).In this survey,we highlight some advances in the coevolution of CPS,CPSS,and ITS,with an emphasis on traffic data.We first explain the hierarchical architecture of CPS-ITS in terms of five layers:perception,communication,computing,control,and application.Then,we analyze the characteristics of traffic data in CPS-ITS,and enumerate some new technologies for data operation and management.Two typical cases of CPS-ITS,vehicular-communication-based traffic control systems and smart parking systems,are illustrated to describe how CPS is changing our lives and influencing the development of future ITS.     

混合动力汽车电池管理系统SOC的评价

为建立混合动力汽车电池管理系统的需要，探索镍氢电池荷电状态(SOC)的实时测量和估计方法，分析当前一般SOC定义在变电流放电情况下出现不适应的原因，和现有各种荷电状态估计方法存在的问题。为此，根据能量守恒原理，提出了一种新SOC的概念，使之能很好地适应混合动力汽车用电池在变电流状态下的实时荷电状态估计，并且基于新的SOC定义，建立电池荷电状态计算模型，进行仿真分析，简化计算，明确物理意义，提高了SOC的判断精度，减少混合动力汽车的复杂性，减少整车的成本，为混合动力汽车系统优化匹配提供了依据。     

A new method of identifying and locating gross errors——Quasi-accurate detection

A new idea and a distinctive method have been proposed, which concern real errors and their estimators. By using the idea of "Quasi-Stable Adjustment" created by Prof. Zhou Jiangwen for reference, the rank-deficient equations on real errors are resolved by adding the conditions under which the minimum of the norm of the real errors of the quasi-accurate observations is restrained. The formulae and the scheme of the new method called "quasi-accurate detection of gross errors (QUAD)" are presented. By using this method, not only multiple gross errors can be identified and located exactly with these estimators calculated accurately, but also the precision of the estimators is able to be evaluated strictly. This method may be suitable to dealing with the gross errors existing in various fields of science and engineering.