武平：让3G拥有中国“芯”

武平，中国航天科学院获博士，十几年前，他带着理想和抱负到了美国硅谷创业，他曾是MOBILINK TELECOM公司VLSI设计主管，在混合信号ASIC的开发和管理方面拥有丰富的经验。他领导开发了世界上第一个单片GAM／GPRS／EDGE手机基带芯片。在这之前，武平还曾担任设计组经理及在瑞士BIEL从事IC设计工作，并拥有二项IC设计专利。     

基于融合特征和LS-SVM的脱机手写体汉字识别

提出的脱机手写体汉字识别系统主要研究特征提取和分类识别两个模块.特征提取模块主要包括采用基于不变矩和弹性网格技术的串行特征融合方法,所得到的特征向量不仅充分反映了手写体汉字的全局和局部特征,而且具有很强的区分表达能力.分类识别模块将神经网络多类分类策略与最小二乘支持向量机相结合,所得到的分类器不仅识别率高、泛化能力强,而且有效地解决了多类分类问题.实验证明本文提出的识别系统能够取得很好的识别效果.     

最小二乘支持向量机在汽车动态系统辨识中的应用

汽车转向时动态系统参考模型对于汽车稳定性的控制有重要影响．基于最小二乘支持向量机算法，应用网络搜索和交叉验证的方法选择支持向量机参数，并将其应用于汽车转向时的非线性动态系统辨识，取得了良好的辨识效果，建立的参考模型能够较充分地描述汽车动力学行为。     

基于多智能体混合协同交流模型的协同GIS研究与设计

讨论了协同GIS的发展状况以及所面临的问题，并引入了Agent技术，为解决协同地理信息系统（GIS）协同信息交互提供了有效的方法；基于多Agent技术提出了多Agent混合协同交流模型MAMCIM（multi-agent mix cooperative intercommunion model）和协同GIS-Agent模型，重点讨论了它们的体系结构、组成；结合协同地图编辑需求，给出了基于MAMCIM的协同编辑处理流程，借助于Corba分布式计算技术，构建了基于上述模型的原型系统，并对系统进行了测试。测试结果表明，系统达到了设计目标。     

Apriori算法的一种变形

关联规则是数据挖掘的主要技术之一.本文针对目前最经典的关联规则挖掘Apriori算法的局限性,提出了一种只扫描一遍事务数据库的效率较高的Apriori_Tid-1算法,并给出了一个具体的实例,最后给出了该算法的实现.     

一种新的注意力相关脑电分类算法设计

提出了一种新的基于支持向量机(SVM)学习机制的注意力相关脑电分类算法.在对脑电信号进行3级小波分解之后,采用主分量分析方法提取主要的特征分量,并且采用SVM方法对其进行分类.在此基础上,依据数据融合理论,对多导分类结果进行综合判断.结果表明,本方法具有良好的鲁棒性,对注意力相关脑电信号分类的准确率可达89%左右,高于单导最优准确率.该方法对注意力缺陷反馈治疗、注意力机制研究等具有较高的实用价值.     

局部密度函数的支持向量机估计法

研究了用局部密度函数表示连续型随机变量的未确知信息问题，给出了估计局部密度函数的支持向量机算法．     

基于Web的虚拟企业伙伴选择决策支持系统

根据虚拟企业通过Internet网络信息技术进行运作的显著特点，深入研究了虚拟企业合作伙伴的选择过程，提出了适用于虚拟企业伙伴选择决策支持系统的合理化流程，并对系统所需的数据仓库和体系结构进行了描述和规划；在此基础上，进一步提出了一个基于Web的虚拟企业合作伙伴选择决策支持的系统解决方案，来体现在Web环境下盟主企业评价和选择合作伙伴的决策过程和决策支持系统的实现层次。     

一种基于向量的鲁棒ARMA系统辨识器

提出一种新的基于向量方法的自回归和运动平均(ARMA)模型系统辨识器,并给出了其参数的统计分析模型.应用结果表明,向量ARMA算法和最小二乘法LS算法相比,在一定条件下,其预测误差精度提高了约1.2 dB;且该系统模型不受分离向量参数的影响.使用非线性函数核,系统将会成为一个鲁棒的非线性辨识过程.     

一种基于多分类支持向量机的网络入侵检测方法

构造了一种基于异构数据距离的径向基核函数，可直接应用于异构的网络数据，并利用实验数据得到修正的基于异构数据距离的径向基核函数(I-HVDM-RBF)，从而减少了支持向量的个数，降低了运算量，采用I-HVDM-RBF核函数和一对一方法构造了多分类支持向量机来进行网络入侵检测，检测选用美国国防部高级研究计划局入侵检测评测数据，结果表明：与Ambwani方法比较，其检测精度提高了约3％，支持向量个数减少了268个，检测时间缩短了5min；与Lee方法比较，其拒绝服务攻击、远程到本地攻击和普通用户到超级用户攻击的检测精度分别高出73％、19％和3％。