基于支持向量机的物流服务顾客满意度评价模型

提出了一种新的基于支持向量机(SVM)的物流服务顾客满意度(CSD)评价方法.归纳了物流服务CSD指标体系的设计原则,给出了具体的评价指标体系并采用模糊隶属函数和二元对比排序法对其进行量化.将量化后的指标因素集作为SVM的训练集,采用一对一的分类策略建立了CSD的评价模型.最后通过仿真实验指出了基于SVM的CSD评价方法比以往的模糊综合评价法和神经网络评价法测试正确率高,实用性强.     

带容量约束的多车调度暂态混沌神经网络算法

带容量约束的多车调度问题是典型的NP-hard问题,利用模糊C均值聚类算法的相似性分类原理及混沌神经网络的全局搜索能力和高搜索效率,提出了一种快速且易于实现的新的混合启发式算法.该算法分为用模糊C均值聚类算法将所有客户按车容量要求装车和用暂态混沌神经网络方法对每条路线排序两个阶段.实例计算以及与其他算法比较表明,该算法是一种求解多车调度问题的可行且高效的方法.     

多变量预测控制及其在工业锅炉控制中的应用

本文利用预测控制方法,编制了监控级优化控制软件;同时,为了提高控制效果,节约能源,将该方法用到工业锅炉控制中去,设计了一种两级预测控制方法,并进行了仿真研究.     

Adaptive Endpoint Detection Based on Subband Speech

Abstract: An adaptive endpoint detection algorithm based on band energy and adaptive smoothing algorithm is described.This algorithm utilizes the capability of adaptive smoothing algorithm that intensifies the discontinuity between localareas. The band energy features are selected because of their usefulness in detecting high energy regions (in the incomingsignal) and making the distinction between speech and noise. Heuristic "edge-focusing" is used to endpoint detection tosave the time in iteration.     

A Support Vector Machine-based Evaluation Model of Customer Satisfaction Degree in Logistics

This paper pressnts a novel evaluation model of the customer satisfaction degree (CSD) in logistics based on support vector machine (SVM). Firstly, the relation between the suppliers and the customers is analyzed. Secondly, the evaluation index system and fuzzy quantitative methods are provided. Thirdly, the CSD evaluation system including eight indexes and three ranks rinsed on one-against-one mode of SVM is built. Last simulation experiment is presented to illustrate the theoretical results.     

一种基于蚁群算法的多媒体网络多播路由算法

为了克服蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）收敛速度慢，易限于局部最小点等缺陷，对ACO进行了改进，在每次循环结束时，保留最优解，自适应地改变挥发度系数，引入遗传算法的交叉算子，提出了一种基于ACO的有时延约束的多播路由算法模型。仿真结果表明，基于改进ACO的多播路由算法模型 可以稳定地获得优于现有启发式算法的解，是一种有效的多播路算法，该算法也适用于并行执行和应用。     

量测噪声情况下基于D-S证据推理信息融合的滑模控制

研究了D－S证据推理多传感器信息融合方法在存在量测噪声的滑模控制中的应用，它有助于削弱模函数的不确定性。由于基本可信度函数不能解析获得，用一个模糊系统对其予以等价，模糊规则后件参数由样本数据通过最小二乘法获得。     

码分多址移动通信系统中的一种新智能天线结构

利用码分多址（CDMA）系统中的用户伪随机（PN）码信息，提出了一种新的自适应智能天线结构。它采用双参考信号的特殊结构，同传统的智能天线结构相比，既不依赖需要占用系统带宽的训练序列，也不会造成具有较大延时的反馈环路。为验证这一新智能天线结构的性能，提出了一种实现算法，并进行了收敛性分析。仿真结果表明，该智能天线结构及其长法在无训练序列的CDMA环境下完全可行，且其性能非常接近传统的依赖于训练序列的智能天线算法的性能。     

采用核函数的多用户检测算法

提出了一种基于核函数的多用户检测(MUD)方案,与常规的支持向量机(SVM)学习算法不同的是,判别输出函数中的支持向量采用一种稀疏核逼近方法获取,而其对应系数则由输入采样协方差矩阵的广义特征向量构成,整个算法避免了常规的二次规划(QP)求解过程.仿真结果表明,采用核函数算法的检测性能与SVM检测性能接近,但在较大规模样本集下可有效减小计算量.     

时滞滤波器的阻尼幅频特性分析

常规频率特性无法解释时滞滤波器抑制柔性机构残留颤抖的内在本质 .提出了阻尼幅频特性的概念 ,分析表明 ,时滞滤波器具有完全滤除某一衰减正弦振荡信号的能力 ,从而避免了激发对象的振动模态 ,能够抑制甚至完全消除残留颤抖 .将时滞滤波器应用到有阻尼弹簧 -质量系统的定位控制 ,获得了满意的控制效果