基于网格搜索与支持向量机的轴承故障诊断

针对轴承故障诊断问题,提出一种基于相关度分析与网格搜索算法(GS)优化支持向量机(SVM)的轴承故障诊断方法。采用GS算法对SVM的惩罚参数c和核函数参数g进行寻优,以此建立分类器用于识别轴承故障类型。在模型建立方面巧妙地加入了分层的思想,通过相关度分析之后采用多层GS-SVM模型使轴承的故障诊断准确率相对于近年来的研究得到了明显的提升。最后,采用凯斯西储大学轴承数据中心的滚动轴承故障数据进行了分类识别实验。实验表明,研究提出的轴承故障诊断方法在直接作用于原信号的基础上不仅能够有效的识别轴承正常状态、内圈故障、外圈故障以及滚珠故障,而且还对每一类故障的严重程度有很好的区分,提高了故障类样本的诊断正确率,具有较强的实用性。     

一种改进算子的边缘检测方法

车牌定位是车牌识别过程中的重要环节,车牌边缘检测直接影响定位的准确性。文中除了对Sobel算子和Prewitt算子进行试验外,还引入了一个新的算子,并选用了不同的阈值。将三个算子和阈值分别进行组合,经过实验对比,文中提出的算子和阈值可以更好的进行边缘检测。     

基于甘肃省的气温空间分布模拟插值方法讨论

甘肃省地处中国西部,常年气候干燥,温度、降水等气候因素成为甘肃省农牧业发展和生态环境建设的主要威胁。为了研究甘肃省境内气温空间分布,选用1980年-2000年每个月的各个气象站点数据来模拟整个甘肃省的气温。基于地理信息系统和地统计学,采用反距离插值法、趋势面插值法、克里金插值法、样条函数插值法等空间插值和空间统计的方法对甘肃省多年平均气温进行空间分布模拟。研究结果表明:利用空间统计的方法对气温空间分布模拟的结果优于空间插值的方法模拟的气温。四种空间插值的方法中,克里金插值法模拟的气温优于其他插值方法。研究气温的空间分布特征,对甘肃省的生态环境建设起到重大作用,我们将寻求更优的气温空间分布模拟的方法,为甘肃省的生态建设出策出力。     

用自组织网解决TSP问题的参数分析

文章首先介绍一种改进的求解旅行商问题的自组织映射算法,然后着重分析自组织网的不同参数对TSP问题解的影响,给出新的参数调整方法,使自组织映射算法获得更快的收敛速度及更好的解.     

遗传算法在排课问题中的应用

在分析造成排课困难的各种因素的基础上,将遗传算法运用到解决排课问题中.并给出了该算法的详细设计（文中采用了二进制编码和矩阵编码相结合的编码方法;给出了带有权值的适应度函数;对染色体中的时间码采用映射同/异或交叉;采用两点变异的变异方法）和排课模型;很好地解决了多约束条件下的排课问题.     

集合上笛卡尔积的一些性质

文章对非空集合上笛卡尔积的性质作了研究,得到系统上关系的运算及关系的包含和含于等有关结论,并用2个例子进行说明.     

时间序列分析方法在股票市场中的应用

近年来预测股市的未来变化是一个热门的研究课题.文章从技术分析的角度出发,利用股票市场的基础数据作为研究的对象,建立相应的时间序列模型,并与BP网络算法比较,结果表明该时间序列方法对股市短期预测精度较高.