基于改进蚁群算法的HMM参数估计

针对隐马尔可夫模型(HMM)的传统参数估计方法容易陷入局部最优,对初始参数值要求较高且会出现过耦合现象,为了提高模型的鲁棒性和识别性能,提出一种基于改进蚁群算法的HMM参数训练估算法(HMM-ACO).该算法根据信息素的变化实现全局搜索,较好地解决了迭代算法易发生的局部陷阱问题.与其他全局优化算法相比,该算法识别精度有较大提高.实验表明,利用HMM-ACO算法训练的隐马尔可夫模型具有较好的分类识别性能.     

隐私保护的快速聚类算法

针对基于安全多方计算聚类算法的低效问题,提出了基于聚类特征树结构的隐私保护的层次k-means聚类算法.算法基于半诚信模型,在第三方内存中保留对各记录的索引信息及聚类特征树的当前层信息,减少了I/O次数和通信量,克服了难以适应多数据方和因过于信赖第三方导致隐私泄漏等缺陷.算法通过基于安全多方计算的标准化协议、距离计算协议和聚类中心计算协议,实现了数据的有效保护,综合层次和k-means聚类算法的优点,提高了计算精度和算法的可伸缩性.理论证明了算法的安全性和高效性,实验结果表明所提算法优于同类算法.     

用于挖掘TCM-FP树中维间最大频繁项集的算法

为了提高数据挖掘算法在中医药数据处理中的效率,提出了采用TCMA算法挖掘TCM-FP树中的维间最大频繁项集。根据中医药数据的特点及药组挖掘的需求,在FP-growth算法的基础上,提出了TCM-FP树及其建树算法和挖掘算法TCMA,在TCM-FP树中采用优化搜索策略挖掘维间最大频繁项集,与FP-growth算法挖掘所有频繁项集比,大大缩短了时间。优化搜索算法切合中药TCM规则挖掘的实际意义,比FP-growth算法挖掘有更高的运行效率。     

CMAC网络与模糊PD并行控制仿真研究

针对工业被控对象广泛存在的不确定性、非线性、时变性和多干扰等特性,提出了一种CMAC网络与模糊PD并行控制器的设计方法。该方法以模糊PD控制代替传统的PD控制实现反馈控制,并采用遗传算法整定模糊PD控制的量化因子,CMAC网络实现前馈控制。仿真结果表明,CMAC网络与模糊PD并行控制相对于PID控制与传统的CMAC网络与PD并行控制具有更强的鲁棒性与抗干扰能力。     

四元数矩阵的酉相合

考察四元数矩阵的酉相合及与之有关的性质。证明了关于复矩阵的若干结论（例如：与对角形矩阵酉相似的矩阵是正规矩阵,任一矩阵有奇异值分解, Ｓｃｈｕｒ 不等式等）在四元数情形亦真。     

基于以太网的多路通信电源远程控制方案

针对当前通信电源可靠性高、可用度广和高效率的要求,提出了一种基于TCPIP协议与嵌入式技术的多路通信电源远程控制方案;详细介绍了基于专用以太网专用芯片RTL8019AS及其周围相关电路的硬件设计,基于TCPIP技术下位机firmware程序软件设计,基于Winsock与MFC技术的上住机远程通信控制程序软件设计;研制了微模块控制试验样机,并进行了相关测试,试验结果表明该试验样机工作稳定,性能良好,符合设计要求;该设计方案为通信电源的远程监控,无人值守提供了一个可行的解决方案．     

基于三维分档布鲁姆过滤器的Top-k查询算法

针对NRA算法和BPA算法查询效率不高、重复访问数据的问题,提出了一种基于三维分档布鲁姆过滤器表(TF)的Top-k查询算法(TKBFP).该算法使用TF对数据进行处理,以较低的误判率获得较高的访问效率并降低了内存消耗,利用最优位置索引策略,避免重复访问数据对象.对TKBFP算法进行了严格的语义定义,推导出每一维BF中需要的哈希函数个数;以自主开发的Java程序为仿真平台,对TKBFP算法进行了试验,并对算法执行效率和存储性能进行评价.试验结果表明,该算法能够避免重复访问数据对象,并能以较低的误判率实现大规模数据的高效查询处理.与NRA和BPA相比,当属性列表超过4个时,开销明显降低,适合面向大规模数据的查询处理应用.     

震荡原理及其应用

研究Poisson方程边值问题,为了简化其解的存在性判定以及计算,采用数学推导方法,得出Poisson方程边值问题由其Poisson方程自身及其Direchlet条件一意确定的结论,使得这类问题化简.     

四元数方阵的正定性

讨论四元数方阵,给出Ｈｅｒｍｉｔａｎ矩阵,反Ｈｅｒｍｉｔａｎ矩阵与正定矩阵的可合标准形式,拓广了复方阵正定性的几个结果     

基于时—频分析的步态模式自动分类

针对不同路况和运动模式下的高维、非线性、强耦合和高时变下肢加速度信号的识别问题,提出了一种基于时--频分析的步态模式自动分类方案.利用三轴加速度传感器采集运动时小腿在矢状面、冠状面和横切面的加速度信号,利用五阶Daubechies小波基对其进行特征提取,并采用线性判别式分析进行降维,最后利用决策树和支持向量机对得到的精简步态特征进行模式分类.实验结果显示两种分类器的总体分类准确率均达到90%以上,个别步态分类可达到100%,验证了特征提取和降维方法的合理性和有效性.