基于LIBSVM的葡萄酒品质评判模型

葡萄酒的成分复杂,是划分葡萄酒品质的重要依据。文章通过对178个葡萄酒样品化学分析数据进行分析处理,其中葡萄酒属性13个,建立基于支持向量机的葡萄酒品质评判模型,利用LIBSVM工具对高维复杂葡萄酒属性数据进行分析、处理、优化和解释,分类结果准确率高达98%,从而对葡萄酒品质快速有效的评判提供了理论依据。     

新型粮食水分快速测定仪的研究

在研究粮食的阻抗－频率特性和阻抗－水分特性的基础上,设计了适用于粮食收购的新型水分快速测定仪器,它具有稳定性好,灵敏度高,响应速度快,使用寿命长等特点,已在我国粮食行业普及推广使用。     

粮食烘干过程中在线式水分测定仪的研究与设计

分析了颗粒性粮食在烘干过程中水分的在线测定的重要性和复杂性,在此基础上讨论了将电容传感器用于水分测定的数学模型,阐述了传感器的结构及前向通道的工作原理,并给出了单片微机系统以及配套电路的设计要点。     

一种基于MCU的便携式粮食水分检测仪的设计

为了准确测量粮食含水量,设计了一种基于 MCU 的电容式粮食水分检测仪。以 AT-M EG A128为主控制芯片,利用555振荡电路设计系统的硬件结构,并将测量结果于12864液晶屏中显示。实验结果表明,该水分检测仪能检测水分值在13％～25％的粮食,检测速度快,测量结果准确,能适应各种环境的要求。     

基于LIBSVM的风速预测方法研究

由于风速随机性大且影响风速大小的因素较多,为了提高风速预测的准确性,研究了将支持向量机(support vector machine, SVM)应用于风速预测的方法,通过交叉验证选取LIBSVM回归机的最优参数组合并建立模型。实验结果表明,该方法在风速的实际预测中具有可行性。     

基于遗传算法的LIBSVM模型大坝扬压力预测研究

支持向量机（SVM）模型的核心问题是惩罚因子c和核函数参数g的选取.通常支持向量机库工具箱（LIBSVM）采用传统网格搜索算法进行参数寻优,只能得到交叉验证意义下的全局最优解,在更大范围内进行参数寻优比较费时,且效率较低,针对这一问题,提出了基于遗传算法的启发式寻优,以交叉验证（CV）意义下的准确率为适应度,通过一系列的选择交叉变异操作,得到最优的c和g,将优化后的SVM模型应用于大坝扬压力的预测.通过某大坝扬压力监测的实例应用,将遗传算法优化的LIBSVM与传统的LIBSVM预测相对比,预测效果更好,精度更高.     

基于神经网络补偿的多传感器航迹融合

针对多传感器环境的条件提出了一种基于神经网络补偿的航迹融合方法.各传感器的测量值用线性卡尔曼滤波器进行处理并将获得的局部航迹传送到融合中心.首先对局部航迹进行融合,然后引入神经网络来减少因共同过程噪声而导致的融合估计误差,其中神经网络采用Dan Si-mon提出的网络结构,并对神经网络权值的优化采用无痕卡尔曼滤波(UKF).仿真结果表明,这种融合方法对跟踪具有过程噪声的目标非常有效,而且过程噪声发生变化时该方法仍是有效的,从而使得它在很多实际应用中具有潜在的价值.     

粮食水分在线检测传感器

研究出一种新型的可与粮食干燥机类大型烘干设备配套使用的谷物类粮食水分在线检测的传感器,该传感器采用圆柱形结构,置于干燥设备的出口、入口处,不同含水量的粮食流过传感器时,传感器产生不同的电容变化量,经过精密的信号采集、转换与处理,完成粮食水分的在线实时检测。     

基于傅立叶核与径向基核的支持向量机性能之比较

支持向量机（SVMs）是由Vapnik提出的一种建立在统计学习理论上的新方法：这种方法被深入地研究并广泛应用在诸如分类和回归问题上。由于其基于结构风险最小化的机理，因此相对于其他的经典方法有着更好的泛化特性，其中核函数的选择对支持向量机的性能有着很大的影响。深入地研究了基于傅立叶核函数的支持向量机的特性，得出在某些特殊的情况下，基于傅立叶核函数的支持向量机的性能要好于基于RBF核的支持向量机。最后的仿真对其进行了比较验证。     

超高频电容式型砂水分传感器的研制

介绍了自行研制的超高频电容式水分传感器的设计和工作原理.通过试验,研究了传感器的测量误差.结果表明,新研制的传感器可较好地适用于型砂水分的在线测量.     

浮动定标原理及其在快速水分测定仪设计中的应用

经典的105℃恒重法测定物质含水量仍是水分测定的标准方法.但是,由于恒重法操作复杂、测定所需的时间长,所以难以在现场或需要实时控制含水量的生产场合使用.这就导致了多种快速水分测定仪的问世.快速水分测定仪利用了被测物品的某些对水分敏感的物理特性用间接的方法测定物品含水量.这类仪器在使用前必须对仪器的指示值进行标定.本文提出了水分测定仪的一种新的定标方法——浮动定标.以此可以消除由于被测物品品种的差异或测试条件的变化而造成的定标误差、提高仪器的定标精度、扩大仪器的适用范围.本文详细论述了浮动定标的原理并给出了一种电容式水分测定仪采用浮动定标的设计实例.     

浮动定标原理及其在快速水分测定仪设计中的应用

经典的105℃恒重法测定物质含水量仍是水分测定的标准方法。但是,由于恒重法操作复杂、测定所需的时间长,所以难以在现场或需要实时控制含水量的生产场合使用。这就导致了多种快速水分测定仪的问世。快速水分测定仪利用了被测物品的某些对水分敏感的物理特性用间接的方法测定物品含水量。这类仪器在使用前必须对仪器的指示值进行标定。本文提出了水分测定仪的一种新的定标方法——浮动定标。以此可以消除由于被测物品品种的差异或测试条件的变化而造成的定标误差、提高仪器的定标精度、扩大仪器的适用范围。本文详细论述了浮动定标的原理并给出了一种电容式水分测定仪采用浮动定标的设计实例。     

多点浮动定标原理及其在快速水分测定仪中的应用

该文提出了一种基于浮动定标原理的“多点浮动定标”的示值标定新方法，它可以有效地扩大水分仪的示值标定范围，提高示值标定的精度。文中给出了一个实现该方法的设计案例。     

层析成像法监测粮仓粮食水分分布的仿真研究

提出了采用电容层析成像技术(ECT)监测粮仓中粮食水分分布的方法,对所提方法的可行性进行了研究,得到了仿真意义下的研究成果.以玉米作为仿真监测对象的结果表明,利用ECT技术可以对粮仓中粮食水分分布进行监测,特别是对异常含水区域出现的监测.含水率的检测分辨率可达0.5%,空间分辨率为0.13%.提出了利用重建图像的形心点坐标对粮食水分异常区域进行定位的方法.同时,对所成图像的灰度值与含水玉米的等效介电常数之间的关系进行了回归分析,以期由所成图像的灰度值预报粮食含水量.     

湿度控制系统的实验研究

介绍了一种湿度控制系统,并就如何保证传感器能够精确地取得湿度信号,使控制系统能够正确地反映被控对象的湿度变化进行了重点讨论,阐述了用单片机实现本控制系统的方法。     

基于数据挖掘的客户行为分析——以中小餐饮企业为例

随着"夜经济"日益成为商业活动的消费亮点,众多商家一直致力于通过满足消费者多样化的需求和体验来促使销售额的稳步提升。但是,很多店铺的夜间客流量并不理想,店铺的整体收益难以提高,是商家长期以来所面临的难题。借助多元线性回归和支持向量机对客户行为进行研究,发掘关键影响因素,预判客户消费行为。实证研究表明,分析客户行为可以为企业及时调整营销策略提供支持。     

分布式传感器网络中基于数据融合的目标定位算法研究

利用分布式传感器网络以及数据融合方法来提高探测系统的检测与定位精度正在成为研究的热点。提出了一种应用于分布式传感器网络中的数据融合算法,通过对各个传感器节点的定位信息的加权求和来进行数据融合,用来提高探测系统目标定位的精度。算法采用两级自适应调整得到最优加权因子。首先利用线性最小方差估计(LMSE)算法得到权系数的初始值,然后利用训练节点和递归最小二乘(RLS)算法自适应地调整达到最优。对静态和运动目标的定位数据融合算法进行了仿真。仿真结果表明,相比单节点定位,融合算法的定位精度有约一到两个数量级的提高。     

数据融合技术在火灾早期探测中的应用

提出基于过程特征信息的火灾早期探测数据融合方法.利用加窗函数的外推算法和最小二乘法,提取CO浓度上升速度与加速度、CO2的浓度上升速度作为火灾辨识的特征层信息,建立一个3输入,3输出的概率神经网络的系统决策层.选取58组具有代表性的火灾状况特征信息作为数据样本,对网络进行训练.仿真结果表明,经过50次训练,最终误差为10-3,方法能够快速、准确地对火灾的阴燃初期进行识别,正确判别明火,且对于干扰信号能够有效滤除.