基于可靠度约束的弧齿锥齿轮参数优化

将弧齿锥齿轮的强度应力作为随机变量处理,建立了弧齿锥齿轮传动的优化设计数学模型,并对实例进行了计算。最后将计算结果应用于弧齿锥齿轮传动的设计中,取得了较好的效果。     

支持向量机的研究与发展

支持向量机是一种新型机器学习方法。是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,并已广泛应用于模式识别与回归分析。已成为国际机器学习界的研究热点。笔者主要对其基本原理与研究发展情况进行了探讨和研究。     

工业共沸精馏塔软测量建模方法的研究与应用

针对某一工业共沸精馏塔成分估计问题,利用基于支持向量机技术的软测量建模方法,建立了恰当的工业软测量模型。利用滑动时间窗技术实时更新建模数据集,并根据预估精度决策在线优化和模型更新,提高工业软测量模型的在线估计精度。研究结果表明,基于滑动时间窗的LS—SVM软测量建模方法,是一种有效的软测量建模方法。     

燃气-太阳能空调系统采暖季的运行模拟及分析

提出太阳能集热器阵与直燃型吸收式冷温水机联合采暖系统,并建立系统逐时运行的数学模型.然后以东华大学3,4号学院楼空调系统的节能改造方案为应用实例,编写计算机程序进行数值模拟.模拟结果揭示了该改造系统的运行情况、影响系统运行的因素.该结果对学院楼现有空调系统的改造工作具有指导意义,对类似工程也具有参考价值.     

巷道式堆垛机控制原理及软件设计

按照工厂要求 ,对原使用的PC机输入点进行了扩展 ,给出了较为详细的硬件设计方法 ,将多台堆垛机的自动控制操作集中于同一操作面板 ;叙述了堆垛机控制软件的设计思想 ,通过部分程序框图 ,详细讲述了软件结构及其使用方法 ,并对系统安全措施和可靠性进行了分析     

基于二重扰动SVM集成分类的JPEG图像隐写检测

针对目前大部分JPEG隐写分析方法主要采用单一支持向量机分类器,可能产生泛化能力恶化、分类精度难以提高等问题,提出了一种新的基于二重扰动SVM集成分类的JPEG图像隐写检测方法.利用多项式核函数和高斯核函数构造混合核函数模型,并用主成分分析法进行特征变换,去除冗余信息,最后在变换后的特征空间上进行模型参数和特征的二重扰动产生成员分类器,并用多数投票法对它们进行组合.实验结果表明,与传统方法相比,具有更高的JPEG隐写图像检测率.     

门禁系统中多协议射频读卡器的设计

介绍了一款应用于门禁管理系统中的基于TRF7960射频芯片和STC12C5410AD单片机的多协议自适应功能的射频读卡器,重点阐述了该射频读卡器的系统结构、各个模块的功能、系统的特点以及相关软件设计和工作流程。本系统主要由单片机控制模块、显示模块、信息接收模块和上位机组成。信息接收模块包括射频模块和按键模块,共同完成信息的接收与传送;显示模块主要显示控制模块对接收的信息进行处理后的内容;上位机主要用以存储有效信息供系统识别和查询。     

基于GA和Bootstrap的最小二乘支持向量机参数优选

支持向量机是一种新型的学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能.传统的支持向量机是解凸二次规划问题,而最小二乘支持向量机是解等式线性方程,显得尤为方便.针对最小二乘支持向量机的特点,通过Bootstrap建立适当的性能指标,用遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用.用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测的结果与神经网络预测的结果比较证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.     

基于支持向量机元模型的随机鲁棒设计

随机鲁棒设计是一种基于蒙特卡洛仿真的优化设计方法.通常情况下,对于复杂仿真模型的随机鲁棒设计时间开销很大.为减小随机鲁棒设计过程中的时间开销,使用参数最优的最小二乘支持向量机替代仿真模型进行随机鲁棒设计.使用标准粒子群优化算法搜索支持向量机参擞和控制器参数的寻优.通过一个基准测试问题证明了该方法的可行性.     

基于遗传算法的改进径向基支持向量机及其应用

通过对径向基核函数进行分析后发现:根据样本各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数,可以提高支持向量机的推广能力。此结论基础上,提出了一种基于遗传算法的多核参数径向基支持向量机算法,通过遗传算法最小化验证误差,实现了根据各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数。将该算法用于轴承故障诊断,实验结果表明,与传统支持向量机相比,多核参数径向基支持向量机具有更好的推广能力,同时,核参数的大小反映了对应特征识别能力的大小。