结构半主动变阻尼器地震反应控制数值模拟

针对半主动变阻尼器地震作用下多层建筑结构基于支持向量机（SVM）的半主动控制算法,选用四条地震波即El-Centro波、Hachinohe波、Kobe波以及上海人工波,并将峰值地面加速度均调幅至0.1gal.结果表明：总体上基于SVM半主动变阻尼器能够提高对结构层间位移和速度的控制效果;特别,消除了受控结构局部加速度放大现象.     

基于2D Gabor小波和HSV空间的木材缺陷检测

提出了一种有效的木材缺陷自动检测方法,试图赋予计算机从木材图像数据中自动辨别出缺陷的能力,主要分析了木材缺陷的形态、走向和分布规律.首先将要识别的木材图像变换到HSV色彩空间,分别对H,S和V层进行区域分割和Gabor小波变换,得到各个子图像块的局部区域的基于不同频率和方向的特征向量,用于描述高维的木材图像.接着将提取出的纹理特征归一化后送入SVM分类器,检测过程采用二次循环搜索方式,利用特征向量间的相似度进行缺陷的定位和识别.模拟实验结果表明,该方法可有效识别出缺陷区域,识别效果较好.     

纯棉织物撕裂性能测试分析

研究机织物的紧度以及机织物的组织结构对织物撕裂性能的影响.利用纯棉纱线,设计织造了相同经向紧度,不同纬向紧度的平纹、斜纹、透孔、蜂巢、缎纹系列织物,采用单缝法对织物的撕破性能进行了测试分析.研究结果表明,织物的撕破性能与织物的紧度、织物的组织结构关系密切.相同组织的织物经纬紧度相差较大时,织物的撕裂强度较小,当织物的经纬紧度相等或者相差不大时,织物的撕裂强度较大.     

电力系统计算机仿真辅助教学软件研究

综述了近十多年来以ＰＣ机为基础的电力系统计算机辅助教学软件（ＣＡＩ）概况，分析了代表性软件的功能、逻辑结构及技术特点。进一步提出发展ＣＡＩ的目标和设想。     

An E.Commerce Recommender System Based on Content-Based Filtering

Content-based filtering E-commerce recommender system was discussed fully in this paper. Users＇ unique features can be explored by means of vector space model firstly. Then based on the qualitative value of products informa tion, the recommender lists were obtained. Since the system can adapt to the users＇ feedback automatically, its performance were enhanced comprehensively. Finally the evaluation of the system and the experimental results were presented.     

摩托车补气阀自动装配机控制系统设计

根据摩托车补气阀自动装配的工艺要求,设计了一款与之配套的自动控制系统,该系统采用可编程逻辑控制器件(PLC)作为控制核心器,并配合多类型传感器和气动回路使用.系统采取半闭环控制模式,严格执行工艺流程和时序要求.实证效果表明,所设计的自动装配控制系统提高了自动装配机运行的稳定性和安全性,提高了自动装配的效率,有效降低了生产成本,同时为今后类似零件生产设备的自动化改造提供了经验,具有一定的应用价值.     

基于支持向量机的机械设备状态趋势预测研究

提出了用支持向量机对机械设备状态趋势进行预测的新方法,构造了相应的支持向量回归机,并分别用仿真数据和实际数据对其性能进行了验证．将该支持向量回归机应用于某机组振动信号的预测,采用径向基核函数和合适的参数,使该向量回归机对振动量峰峰值的单步预测误差小于2％,24步预测误差小于5％,表明该算法对机械设备的运行状态趋势具有较好的预测能力．     

由电流环实现的多机通信系统

为解决恶劣环境下的远距离通信问题,本文设计了由电流环实现的多机通信系统,实践表明,该系统运行可靠,传输距离远,抗干扰能力强。     

实船喷水推进泵空化识别试验

根据空化特征,提出了利用高阶导数判别空化特征频带的方法.对喷水推进泵壳体振动信号以及进口水声信号进行高阶导数计算,然后进行均方根标准化,通过特征频段滤波后在时域中求取超过给定阈值的极值,计算其均值、均方根值、方差、歪度以及峭度指标,利用基于最小二乘支持向量机（LS SVC）对实船测试的6种空化状态进行了分类识别.与传统的反向传播（BP）和径向基函数（RBF）神经网络识别效果相比,LS SVC的分类准确率更高,程序运行时间更短.     

基于融合特征和LS-SVM的脱机手写体汉字识别

提出的脱机手写体汉字识别系统主要研究特征提取和分类识别两个模块.特征提取模块主要包括采用基于不变矩和弹性网格技术的串行特征融合方法,所得到的特征向量不仅充分反映了手写体汉字的全局和局部特征,而且具有很强的区分表达能力.分类识别模块将神经网络多类分类策略与最小二乘支持向量机相结合,所得到的分类器不仅识别率高、泛化能力强,而且有效地解决了多类分类问题.实验证明本文提出的识别系统能够取得很好的识别效果.