一种基于模型共享的半监督多标签图像学习法

提出一种快速且有效的半监督多标签学习方法:模型共享半监督推举。该方法能发现、共享并组合多个基模型,每个基模型是在某个标签上利用半监督支持向量机(S3VM)上学习的。通过使用模型共享,标签关联被显示地利用且对于每个标签来说只需要少量的基模型即可生成最后的决策结果。在Corel5k和Mediamill数据集上评估方法,实验结果显示的方法与当前流行的监督和半监督多标签学习方法是可比的。     

基于模糊机会约束SVDD的故障诊断方法

针对使用不确定性数据进行多故障模式诊断问题,以模糊事件的可能性测度为基础,提出一种基于模糊机会约束支持向量数据描述的诊断方法。为有效地求解故障分类模型,提出模糊机会约束规划的对偶规划,根据贯序最小算法 (sequential minimal optimization,SMO)思想提出快速训练算法,利用支持向量数据描述使用一类数据求解分类面的优势,构建多类分类器。数值试验表明,本方法可以有效处理基于不确定数据的故障诊断问题,在故障类别较多的情况,速度有较大提高,具有一定实践意义。     

基于修正核函数SVM的网络入侵检测

支持向量机分类方法在小样本、非线性情况下具有较好的泛化性能,在入侵检测系统中有着广泛的应用。针对入侵检测过程中可能出现的由两类样本不平衡造成的分离超平面偏移现象,以核函数所蕴含的黎曼几何为依据,引入一个伪一致性变换函数,对核函数进行修改,提高支持向量机的分类泛化能力,建立基于支持向量机的网络入侵检测系统,并对系统总体结构和运行机制进行了详细的描述。实验仿真表明,该系统可有效地提高入侵检测的准确率,改善由于数据集不平衡造成的支持向量机分类偏移的情况。     

动态多方签名及其可证明安全性

多方签名是一类有效的多方安全计算协议。分析了现有多方签名方案的安全漏洞以及不足,基于多方安全算法提出了一类动态的多方签名方案,方案实现了签名与验证参数的动态生成及签名的匿名性。利用随机预言机(Random Oracle)模型,证明了方案在UF-CMA模型下的不可伪造性及不可否认性。方案中充分利用了多方安全计算的优势,降低了软硬件实现的系统开销,有广泛应用前景。     

面向多极值质量特性的全局式序贯性实验设计方法

针对多极值质量特性的全局性建模和参数优化问题, 为降低实验设计样本量, 提高模型预测性能, 提出一种全局式序贯性设计方法. 首先在一定的初始实验设计方式下, 建立过程粗略的SVR模型; 而后根据模型中支持向量的分布, 在支持向量样本各维度的45度角或轴向方向同步地增加实验点, 再拟合过程新的SVR模型; 如此迭代进行, 当模型精度达到要求或样本量达到上限时终止序贯性设计. 仿真与实证研究表明, 该方法能够在可行域全局的范围内将实验点合理地分配在质量特性的多个极值附近, 避免了传统的单路径式序贯性设计只能发现单个极值的不足, 充分提高了实验效率; 与均匀空间网格设计、 拉丁超立方设计和均匀设计相比, 在样本量接近的情况下, 基于全局式序贯性设计的SVR 模型的预测均方误差至少降低了30%; 而在预测误差较为接近的情况下, 全局式序贯性设计的样本量至少降低了12%.     

翼伞系统纵向动力学建模研究

动力翼伞是一种具有广泛应用价值的独特飞行器,其低速飞行和较大的载荷重量的特点可以使得它成为航空拍摄或军事侦察监视等应用的平台。通过建立简单适用的纵向动力学模型,可以对其速度、姿态等方面的稳定性进行相应的分析。通过推力来控制飞行器的爬升、下降或平飞,起到调整高度的作用。仿真结果表明通过合理的设计载荷与翼伞的质量比、连接绳的长度、翼伞质心与压心的相对位置等影响参数,可以得到较为理想的效果。

Abstract：

Powered parafoils represent a very unique class of aircraft which has broad applied value. Their slow flight and large payload characteristics make them a practical platform for applications such as aerial screen and military surveillance. The stability of speed and attitude was analyzed by designing a simple and applied longitudinal dynamic model. The climbing, descending or flying straight-and-level of the aircraft were controlled by thrust, which had an effect to adjust the altitude. The simulation results show an ideal purpose can be gained by designing the parameters such as the mass ratio of the payload and parafoil, the length of the link, and the relative position between the center of mass and center of pressure rationally.     

基于SVM数据融合的实时粒子滤波算法

采用粒子滤波的目标跟踪算法在粒子数目较多时计算量大、实时性差,针对该问题提出了一种新的基于支持向量机数据融合的实时粒子滤波算法。该算法在估计窗实时粒子滤波的基础上,使用支持向量机融合窗内不同时刻粒子集,并根据融合的结果更新粒子权值,实现对目标状态的快速跟踪。相对于原算法采用最小化Kullback-Leibler距离来调整估计窗混合分布的权值,该方法的计算复杂度低、速度快,进一步提高了算法的实时性。对纯角度目标跟踪问题的仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。     

1SQ-250型全方位深松机性能分析

通过介绍１ＳＱ－２５０型全方位深松机结构特点,对全方位深松部件的松土原理以及深松后的土壤理化性质变化进行了研究分析。并指出全方位深松部件深松土壤的同时在耕层底部形成鼠道的作用。提出了全方位深松机与其它土壤耕作机具配合使用新的土壤耕作技术措施。图１,参３。     

支持向量机控制与在线学习方法研究的进展

支持向量机以其模型结构简单、较好的推广能力和全局最优解等特点已经被用来进行智能控制的研究,主要包括采用支持向量机回归的非线性时间序列的建模与预测、系统辨识等建模方面的研究以及优化控制、学习控制和预测控制等方面的研究以及采用支持向量机的故障诊断的研究。由于现有SVMR基于二次规划的优化方法不适合控制过程的在线训练,因此出现了对SVMR在线训练算法的研究。分析了国内外这些研究内容的最新研究进展,旨在探讨归纳支持向量机在控制领域研究的主要成果和存在的问题,以便为进一步的研究提供一定的支持与帮助。     

模糊遗传滚动优化的LS-SVM预测控制研究

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性系统预测控制算法。该算法通过LS-SVM对非线性系统输入输出数据序列的训练学习建立其预测模型;基于模糊遗传算法完成非线性预测控制的滚动优化过程。仿真结果表明基于该方法的非线性系统预测控制比基于RBF神经网络的预测控制具有更好的控制效果。