矩阵式变换器励磁的双馈风力发电机系统研究

风能是指空气流做功而提供给人类的一种可利用的能量,它属于可再生能源,对它进行深入的研究并加以利用,是现在科技领域一个重要的课题．若增强风力发电的效率,改进我国能源配置,对能源构建的合理和高效的利用有重大而积极的作用．通过对几种常用变频器优缺点的对比和分析,本文采用新型交流励磁装置一矩阵变换器作为变速恒频交流励磁双馈风力发电系统的转子励磁装置．根据建立的模型,在Matlab／Simulink的环境下对矩阵变换器进行了仿真研究,仿真结果显示了矩阵变换器的输出相电流的各项指标与给定电流相同,追踪能力好,内部反应快,电流波形的正弦度好．从而说明了矩阵变换器具有较好的变频控制性能．     

基于LTCP特征的计算机生成图像鉴别算法

针对目前计算机生成图像鉴别算法在对图像纹理特征进行鉴别时精度较差的问题, 提出一种基于长期控制计划(LTCP)特征的计算机生成图像鉴别算法. 首先将彩色图像变换到颜色模型中, 对图像进行下采样, 获得较高尺度的纹理信息; 然后采用基于LTCP特征和共生矩阵的计算机生成图像盲鉴别算法, 对不同尺度的纹理图像LTCP特征及相邻像素一致性共生矩阵特征进行采集; 最后通过判别分类器对LTCP特征及相邻像素一致性共生矩阵特征实施分类预测, 根据分类预测结果实现计算机生成图像的鉴别. 实验结果证明, 该算法在计算机上生成的图像特征维度较低, 鉴别率和精度较高, 能实现计算机生成图像的准确鉴别.     

基于改进信息增益特征选择法的SVM中文情感分类算法

为文本情感分类提出一种改进的机器学习算法。在分析当前主要文本特征选择方法后,把词频和词语情感表现程度融入到信息增益特征选择方法中,从全局和局部2个方面进行特征权重衡量,使用特征空间向量模型对文本进行统一表示,然后利用SVM算法进行训练学习。通过实验发现该算法的查准率和查全率比传统的机器学习算法有所提高,并且得到的分类器具有较好的泛化能力。     

一种基于复合特征的脱机手写体字符识别方法

针对脱机手写体字符识别问题,分别采用主元分析PCA方法和小波变换方法对字符的整体特征和局部特征进行提取,形成向量表示,综合两部分的特征向量形成复合特征向量,利用SVM进行分类识别。该方法在汉字手写体字符集上进行实验,取得了很好的识别准确率。     

网络评论观点分类研究

分析了几种可用于网络观点评论的分类算法,并将其中的SVM算法和SO-PMI算法用于股票评论的观点分类.实验结果表明,SVM算法和SO-PMI算法在股票评论中的分类性能一般,仍需进一步改进.     

一种基于参数优化C-SVM的脑电信号分类方法及应用

脑电信号（electroencephalograph,EEG）由于自身信号微弱且容易受到周边环境和大脑内部其他活动的影响,对其进行特征分类并提高分类准确率这一问题一直是脑机接口领域的难点。传统的基于支持向量机（support vector machines, SVM）的脑电信号特征分类方法在选取惩罚参数与核函数参数时大都只是采用经验数据,而忽略了参数优化对提升SVM分类效果重要性,而现有的参数优化方法计算复杂严重影响了分类效率。针对以上问题,提出了一种通过交叉检验和LOO误差上界对C SVM中的惩罚参数C和核函数参数进行优化的方法,并在理论分析的基础上结合实验证明了参数优化后的分类方法能够有效提高脑电信号分类的准确率且对分类效率影响不大。     

空间机器人的SVM非线性补偿滑模控制研究

为提高机械臂末端跟踪目标轨迹速度, 提出了一种基于SVM(Support Vector Machine)非线性模型估计的滑模控制方法。该方法通过SVM对参数不确定非线性项进行估计, 对空间机器人动力学模型进行补偿。这种从整个闭环系统稳定性出发设计的SVM非线性补偿滑模控制器, 不需要确切的数学模型, 从而提高了快速跟踪目标轨迹, 减小跟踪误差的动力学系统性能。仿真结果验证了该控制方法的有效性、可行性。     

长江中下游平原地区气温观测合理布局研究

从统计长江中下游平原地区57个自动气象站2002—2007年期间1,4,7,10月份的日平均气温结构函数着手,推算出各月线性内插精度与台站间距的关系,由内插标准误差不超过观测标准误差的原则,估算出该地区气温场的最大容许测站间距为29 km。并根据不同的内插精度要求增设站点,增设站点的气温数据由插值效果较好的克里金方法内插获得。最后采用基于交叉验证的支持向量机对气温数据进行预处理,优化气象站模型,合理化站网密度。分析表明:当内插标准误差分别小于等于0.045℃,0.037℃,0.033℃时,自动气象站的布站间距分别为16 km,12 km,8 km,所需的站点数分别为2038,4268,8597个。从增设站点的分布来看,对站点数量要求较高的地区大多是等温线比较密集的地区,即气温差异大的地区。     

基于SVM的数字水印检测技术研究

在分析现有数字图像水印检测算法的优势和不足的基础上,提出了基于SVM的数字水印检测算法,提供了对图像特征向量进行归一化处理的方法,得到了特征向量约简的数据形式.实验结果表明,基于SVM的数字水印检测方法避免了相关检测算法中依赖于特定嵌入算法的缺点,可实现结构风险最小化,是有效判断图像中是否存在水印的通用检测方法.     

曲波变换域侧扫声纳图像海底底质分类

通过快速曲波变换将海底声纳图像分解为低频子带和各方向子带. 用低频子带的标准差描述声图的整体不均匀度,各方向子带的纹理能量测度描述声图纹理的方向性和粗糙性. 将构成的特征向量按SVM分类算法用于对侧扫声纳海底图像进行底质分类. 对沙、泥、石3 种类型海底的侧扫声纳图像进行分类实验,并与空域、小波域的分类方法相比较,表明文中方法能较好地用于海底底质分类.