利用支撑向量机预报大气污染物浓度

针对污染物浓度序列具有强非线性和显著长程相关性的特点,结合相空间重构和支撑向量机(SVM)构建了一个多步预报的递归模型.对理想混沌序列和多种污染物浓度资料的实验结果表明,模型预报的准确率和效率均显著优于人工神经网络.这种通用建模方法的优势在于对系统非线性机制的反馈十分清晰,充分发挥了SVM适用于小样本问题、映射能力强、全局最优等特点,对非线性时间序列预报适用的其他领域同样具有启发意义.     

一种基于支持向量机的非参数双响应曲面法

现有非参数双响应曲面法只注重提高模型的拟合性能而忽视提高泛化性能，对于复杂工业过程的质量优化和稳健设计应用效果不佳．为此提出了一种新的非参数双响应曲面法．首先采用均匀空间网格形式取样，然后利用支持向量机来拟合过程的均值和方差响应，并且通过比较不同拟合模型的泛化误差上界来优化支持向量机的参数．与基于核函数和基于人工神经网络的非参数双响应曲面法对比结果表明：实验设计方式相同时，该方法的平均泛化误差分别降低了31．0％和51．8％；而泛化误差相近时，平均样本量分别降低了35．0％和48．6％；对不同取样方法的泛化性能研究表明，在没有先验知识时，均匀空间网格是一种可接受的实验设计方式．由此说明了该方法的适用性与优越性.     

改进SVM及其在时间序列数据预测中的应用

运用标准支持向量机预测海量金融时间序列数据会出现训练速度慢、内存开销大的问题,文中提出一种分解合作加权的回归支持向量机,将大样本集分解成若干工作子集,分段提炼出支持向量机,同时根据支持向量的重要性给出不同的错误惩罚度,并将其应用于证券指数预测．与标准算法相比较,文中方法在保证泛化精度一致的前提下,极大地加快了训练速度．     

水下机器人作业系统工具库的控制软件设计

SIWR-Ⅱ型水下机械手的工具库，是水下作业系统中用来装载作业工具的装置．设计了一个控制软件，以实现此工具库的控制．本控制系统将采取由PC机和MCS-51单片机组成的上、下位机结构的二级计算机控制系统．主要介绍了工具库的基于上下位机的控制系统的软件设计，并最终以该软件实现对工具库的控制．     

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。     

基于视频区域特征及HMM的体育视频分类研究

提出了一种基于视频区域特征的体育视频分类方法.首先将帧分块,对块亮度均值大小进行比较得到块亮度比较编码信息BICC,以及对视频帧各块的颜色分量进行统计得到块颜色直方图;再利用这些特征通过SVM对体育视频进行分类;最后利用一阶HMM对SVM的输出结果进行后处理,得到视频的最终分类结果.实验结果表明,方法对于体育视频分类的效果较好.     

基于Pro/E 的机翼型风机叶片的建模及平面展开

基于先进的3D设计软件Pro/Engineer，模拟离心式风机叶片的成形理论及构形特点，将风机叶片的建模、运算、绘图、下料全部由计算机完成，直接输出精确的下料图纸，大大简化了设计过程，并且提高了设计精度。     

六轴机械臂广义逆系统 SVM 辨识与控制

针对六轴机械臂系统强耦合和不易求取精确的动力学模型的特性,提出了基于支持向量机（ SVM ）辨识的广义逆解耦PID闭环控制方法。将SVM常见的3种核函数应用于机械臂实际系统的广义逆模型辨识中,通过回归预测效果和性能指标比较可知,采用高斯径向基核函数辨识的SVM模型预测输出与实际系统输出趋势一致,且得到的性能指标平方相关系数（ r2）和平均平方误差（ MSE）较好。实验结果表明,基于SVM广义逆解耦的PID控制算法能够实现对实际机械臂系统的高精度轨迹跟踪,具有工程实用性。     

基于PC 机的磁共振微成象系统研制

在常规核磁共振谱仪上自行设计和研制了一套磁共振微成象系统，改装谱仪的选择激发单元，制作梯度场放大器、梯度场线圈，改造探头。由基于IBMPC的主控计算机负责脉冲序列波形产生、软脉冲波形产生、数据处理、图像重建以及成象实验的协调和控制，配合谱仪进行了自旋回波脉冲序列的成象实验，获得了较高质量的质子密度图像，该成象系统制作成本低、实验参数改变方便，适合于在未带成象功能的磁共振谱仪上进行成象技术研究。     

特征筛选对脑-机接口信号单次提取精度的影响

脑-之机接口的核心问题之一是通信载体信号的单次提取．在构建脑控拼写器的过程中，通过“模拟自然阅读”诱发模式产生的视觉诱发电位作为人脑与计算机之间的通信载体，采用支持向量机方法进行特征信号的单次识别．为提高识别精度，详细研究了信号时程、时段的选择对模式识别精度的影响．结果表明，信号时程越长分类精度越高，时程达到300ms时，分类精度就可达到最大值（且趋于饱和）；信号时段的选择对分类精度亦有较大影响，最佳时段在靶刺激出现后约250～350ms作为起始处．这一结果为提高系统的整体速度与精度打下了基础．