基于概率支持向量机的激光雷达风切变图像的识别

针对标准支持向量机在激光雷达风切变图像识别中无法提供后验概率这一问题,从有监督聚类的角度,提出一种基于FCM的概率支持向量机识别方法. 先利用灰度-梯度共生矩阵提取激光雷达风切变图像的纹理特征,再利用支持向量机确定分类面,最后利用条件约束和FCM确定各类样本距离分类面的概率分布. 实验结果表明,该算法对3种风切变的整体识别率可达到95.52%,与两种同类算法相比,识别率分别提高了1.27%和1.21%.      

基于粒子群优化算法的支持向量机研究

基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.      

融合GMM及SVM的特定音频事件高精度识别方法

针对特定音频事件识别中持续时间特别短的音频事件漏检概率高、识别速度较慢的问题,提出一种融合高斯混合模型（GMM）及支持向量机（SVM）的特定音频事件识别算法. 该方法利用GMM的统计分布描述能力和SVM的推广泛化能力,将GMM和SVM分别识别的结果进行融合处理,以手枪、步枪、机关枪等10类以上枪声为实验数据,无需针对每种枪声生成相应的识别模板,仅需训练生成2个识别模板. 实验结果表明,识别准确率达到92.71%. 该方法模板数量少,不需要多次训练,算法复杂度较低,不仅便于应用而且可大幅提升识别效率.      

慢病毒载体及其介导的RNA干扰在基因治疗中的应用研究

主要就慢病毒载体及其介导的RNA干扰技术在基因治疗中的应用研究进行了综述,并对其在该领域具有的广阔前景进行了展望.慢病毒载体作为一种新型的载体,可有效地将携带的目的基因导入宿主细胞,并将其整合到宿主细胞基因组中,从而使目的基因得以持久稳定地表达.该载体因具有高感染性、高表达效率及不易诱发宿主免疫反应等优点,已成为基因治疗研究中的一个重要工具.RNA干扰技术可以特异性抑制或关闭特定基因的表达,因此该技术可广泛应用在基因功能探究和恶性肿瘤治疗等领域.由慢病毒载体介导的RNA干扰技术能持久、稳定、特异性地抑制各类细胞中特定基因的表达,在病毒感染、肿瘤等疾病的基因治疗中被广泛应用,成为生物医学领域的新热点.     

用于手写数字识别的增量式模糊支持向量机

根据不同训练样本对于训练过程具有不同的贡献度,构造增量函数.通过设置增量函数的阈值,构造了用于手写数字识别的增量式模糊支持向量机.选取机器学习与智能系统中心的手写数字识别问题来验证文中方法的优越性,与模糊支持向量机相比,文中方法加快了训练过程,提高了识别精度.     

精密设备主动SAWPSO-PID振动控制器设计及仿真研究

比例-积分-微分(PID)控制器具有简单、稳定性好、可靠性高、鲁棒性强等特点,在振动控制领域应用广泛。而传统的主动PID控制器参数以假设或经验性选取为主,不科学且不能充分发挥控制器性能。自适应权重粒子群算法(self-adaptive weight particle swarm optimization,简称SAWPSO)克服了传统粒子群算法寻优过程的早熟情况,能使PSO算法达到局部及全局最优的平衡。文章基于SAWPSO算法,设计了SAWPSO-PID控制器,以时间乘以误差绝对值积分(ITAE)为目标适应值函数,对精密设备振动进行了PID参数自整定的优化控制研究,并与经验型参数选定PID振动控制、被动隔振(无控)进行了对比分析。     

基于Fisher权重改进的OB场景分类方法

目标库(object bank,OB)方法是一种使用了高水平语义特征的场景分类方法。针对OB方法使用过高维数的特征向量来表征图像的缺点,提出一种基于Fisher权重改进的OB方法。通过对没有进行空间金字塔处理的OB方法中的低维特征向量加以Fisher权重,使得新得到的特征向量具有极大化类间数据差异并且极小化类内数据差异的性质。实验表明,该方法与OB方法相比在分类效率上提高了10倍以上,并在分类的准确率上提高了3%左右。     

基于遗传算法整定PI控制器的PMSM简化矢量控制系统

简化矢量控制系统控制结构简单,能有效地降低生产成本,常被用于永磁同步电机控制系统中,但该系统的速度响应及转矩响应性能欠佳．本文采用遗传算法整定简化矢量控制系统中三个PI控制器的参数,使之达到与传统矢量控制系统相似的控制性能．通过仿真实验,验证了基于遗传算法整定PI控制器的永磁同步电机简化矢量控制系统,在连续时间域和离散时间域内都取得了良好的速度响应和转矩响应性能．     

均匀圆型声矢量阵的四元数二维波达方向估计

为提高声场空域中目标参数估计的精度, 将四元数理论应用于均匀圆型声矢量阵列的二维空间角度估计中, 建立了基于四元数模型的信号接收模型, 推导了圆型声矢量阵的四元数导向矢量, 给出了二维波达角估计的四元数域空间谱算法。考虑算法的软硬件可实现性, 理论分析了算法的内存占用空间和计算量。此外, 分析了圆阵半径对侧向性能的影响, 为实际工作中圆阵的半径选取提供了一定的依据。仿真结果表明, 基于四元数模型的MUSIC(Multiple Signal Classification)算法的分辨力较高, 抗干扰能力较强, 提高了信号参数估计的精度。     

最大相电流不控的空间矢量脉宽调制方法

为减少电网谐波污染、提高电力整流装置的功率因数, 基于固定开关频率的控制方法, 设计了一种最大相电流不控的空间电压矢量脉宽调制方式, 即以逆变器在不同开关模式做适当的切换获得准圆形旋转磁场。对其控制原理进行了阐释, 使用Matlab设计相应的模块, 实现了算法并进行控制仿真。仿真结果表明, 采用该调制方式
提高了系统直流电压利用率, 可极大地降低开关损耗, 具有很好的动态品质以及较小的总谐波畸变率。