软岩工程支护的双层SVM的智能设计方法

将一种机器学习算法--支持向量机引入到软岩工程支护设计领域,并根据问题需要提出了一种支持向量机回归算法且编制了相应的计算程序.工程算例证明,这种算法在学习样本数量很少的情况下就可以得到很高的预测精度,且具有推广性能好的优点,避免了人工神经元由于存在过学习问题而带来的网络参数难以确定的弊病,为类似工程的支护设计提供了一种新的途径.     

基于决策树的DDoS攻击检测方法研究

采用决策树中的ID3算法,提出一种基于数据挖掘技术的DDoS攻击检测方法.该方法从被监控网络采集的数据中提取网络流量特征设计检测系统,较好地解决了网络流量分析中数值属性特征的分类问题.实验结果表明该系统能有效检测网络中发生的DDoS攻击行为.     

机器学习在汉字智能拼音输入中的应用

借助机器学习在用户机器上建立本地用户词库,并充分利用汉字的语音信息和语法信息,以改进汉字智能拼音输入的效率;利用机器智能提高智能拼音输入软件自身的易用性．     

基于机器学习的电网信息通信服务器智能优化

随着我国电网向智能化、网络化、自动化发展,电网信息通信服务器承载着电网信息网络信息传输中的核心业务。信通服务器一般采用线程池技术来应对逐渐增多的用户请求,而选择合适的线程池尺寸成为了决定服务器性能的关键因素。本文提出一种基于支持向量机的信通服务器动态线程池智能优化模型,来动态减少用户的响应时间。首先,通过大量的信通服务器性能实验数据构造原始训练样本集,然后经过改进的流体优化算法搜索支持向量机的最优超参数,最后通过训练好的支持向量机预测不同电网用户场景下的最优线程池尺寸,从而实现对信通服务器的智能优化。通过辽宁省电网信通服务器的实验表明,基于改进流体优化算法的支持向量机智能线程池技术获得了更高的预测精度,减少了服务器的用户响应时间。     

基于机器学习的边缘检测方法研究

传统的边缘检测方法具有一定的局限性,且自适应能力差,提出一种基于机器学习的边缘检测方法来解决上述问题.实验图像从伯克利图像数据库中选取,以Harr和梯度直方图(HoG)构成特征空间,将AdaBoost算法和决策树算法相结合进行分类器训练.实验结果表明,机器学习的边缘检测算法有更高的分类准确率.     

基于RFID的智能防盗系统设计

由RFID、GSM模块与单片机相结合,组成一个实时的基于RFID的智能防盗系统。主要介绍了RFID模块AS3992、GSM模块TC35i与单片机的接口,给出了报警系统的工作原理及其软、硬件接口设计。防盗系统能采用现场声、光报警,同时还能通过短消息发送模块向用户手机或特定的其他电话报警。     

基于BIM-CFD的变压器防火墙火灾性能化设计

为了研究不同火源条件下变压器火灾的动力学过程以及防火墙对火灾的控制作用,根据已有的变压器火灾实验资料,结合建筑信息模型(Building Information Modelling,BIM),采用计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)数值模拟方法验证和分析了双火源、总热释放速率为15MW条件下,火灾烟气蔓延、温度分布变化及防火墙的防火功能.结果表明:McCaffrey经验公式计算火灾烟气浮力羽流区温度的精度较高;有无纵向水平风及防火墙对着火变压器相邻的变压器均具有保护作用,但会使得着火变压器上方的电缆所处区域温度升高,需验证电缆的耐火性能.研究结果对深入掌握变压器火灾动力学发展规律及防火墙的优化设计有重要作用,对装配式变电站的安全运营具有参考价值.     

校园网中防火墙的设计

讨论了防火墙在校园网中的设计与实现 .     

一种创新的智能英语学习系统的设计

缺乏必要的语言学习环境,导致教学效率不高,这个问题多年来困扰着外语教学工作者。为此,提出一种低成本、高效率的解决方案,用以研发英语学习系统,引导英语教学体系改革,即借助人工智能(AI)和计算机网络技术,模拟实际生活,构建共享的多媒体语言教学环境。论证并设计了一种创新的智能英语学习系统(IELS),提出了系统目标,并就功能实现做出了详细的规划。     

嵌入式防火墙的研究

本文详细描述了嵌入式防火墙的由来, 以及嵌入式防火墙的原理与设计结构. 分布式防火墙将传统防火墙分散移植到各个终端来防止来自内部的攻击. 嵌入式防火墙是一种在分布式防火墙基础上提出的解决方案, 该解决方案基于硬件实现, 将分布式防火墙的实现嵌入到网卡中, 以防止被保护的终端绕过基于软件的分布式防火墙对网络进行攻击. 因此嵌入式防火墙完整的名称是分布式嵌入式防火墙. 本文详细介绍了嵌入式防火墙的设计原理及详细的模块划分.     

基于CAN总线的分布式智能节点的设计

介绍了一种基于CAN总线的分布式智能节点的设计。系统由上位管理机、CAN总线接口适配卡和多个智能节点组成,节点数量可根据需要增减。该系统不仅可以实现对节点数据的实时采集、显示,同时,通过上位机对多个节点上的测控模块设定各控制点的控制参数,实现了对各测控节点的实时控制。结果表明,CAN总线在通信能力、可靠性和实时性等方面具有明显的优势。     

基于决策树的智能虚拟人学习方法研究

决策树学习是以实例为基础的归纳学习[1].该类方法从一类无序,无规则的事物(概念)中推理出决策树表示的分类规则.该方法的起源最早来源于Hunt,Marin和Stone于1966年研制的CLS(ConceptLearning System概念学习系统).1979年,J.R.Quin-lan给出了ID3(Interative D icrem iser Versi