基于滑动窗口的动态手写签名局部相关性研究

为了解决直接序列匹配中签名序列存在随机波动和时间轴方向非均匀伸缩,导致相关分析给出的匹配度不高的问题,提出了采用滑动窗口对真实签名进行局部相关性分析的方法.将手写签名按压力划分成若干笔段,研究笔段匹配算法;对分段后的数据序列用滑动窗口算法进行局部相关分析.算例显示,对不同的签名个体而言,总有一些笔段的相关性极高,最小相关系数都达到0.8甚至0.9以上,这些笔段,正是签名者的稳定的签名特征,无论是相关分析法还是特征矢量分类法,滑动窗口局部相关分析都是一种有效的算法.     

个性化服装网络定制营销模式探讨

阐述了个性化服装网络定制营销的优势,介绍了建立个性化服装网络配置系统的流程,构建了企业与客户协同配置运行的模式,并对在线配置系统的应用进行了说明。     

基于虚拟仪器概念的轧钢监测系统

介绍了一种新的仪器——虚拟仪器以及虚拟仪器的构成方式、虚拟仪器相对传统仪器的优越性、美国NI公司的图形化虚拟仪器编程软件LabVIEW。通过对太钢中板厂的中板轧机系统进行技术改造，分析中板轧机系统发生断辊事故的原因，设计了不锈钢在线保护系统。在系统中将虚拟仪器技术引入到工业现场，用LabVOEW编写虚拟仪器的软面板，用虚拟仪器取代传统仪器，完成系统功能。本文通过虚拟仪器在轧钢监测系统中应用的实现方案，对虚拟仪器技术在工业自动化领域的应用进行了一次尝试，实际运行表明系统工作正常。     

基于在线支持向量回归算法的短时交通流预测

实时准确的短时交通流预测在城市道路交通和高速公路交通中都十分重要,是交通控制与诱导系统的基础.应用在线支持向量回归算法对交通流进行预测,并对济南某高架路实测数据进行仿真运算.预测结果表明,在小样本下,与BP神经网络算法相比,在线支持向量回归算法明显优于BP神经网络算法,增大样本数,BP神经网络算法预测精度有所提高,但仍低于线支持向量回归算法;在运算时间上,BP神经网络算法运算时间更短.     

一种克服大纯滞后的预测控制方法

针对一般工业过程中存在的大纯滞后问题,提出了一种克服大纯滞后的预测控制方法.首先由神经网络辨识出非线性系统的纯滞后时间参数,再用构建的神经网络预测模型预测出未来相应时刻的系统输出,然后用该输出来调整当前时刻的控制量,从而达到预期的控制目的,仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于LS-SVM的变采样周期系统控制

针对变采样周期系统的控制,提出基于在线最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测控制方法.在LS-SVM的基础上,利用训练数据窗及训练数据阈值,推导出适合控制系统的在线训练方法.当在线LS-SVM的核函数取线性函数时,结合预测控制方法得到在线LS-SVM预测控制量的方程解,并将其应用于变采样周期系统.仿真显示了该方法的可行性、鲁棒性.     

基于博弈的能量获取传感器网络分布式估计算法

针对传感器网络节点环境微能量采集的随机不稳定性问题,文章提出了一种基于完全且完美信息扩展博弈模型的分布式估计算法.该算法以一个典型的量化分布式估计问题作为研究对象,①分析了其微能量采集和能量消耗模型;②重点构建了扩展博弈模型和博弈树,并进一步探讨了其子博弈精炼纳什均衡的存在问题及其求解方法;③仿真验证了所提算法比传统的分布式估计策略能更有效地应对微能量的随机扰动.     

大型轧机主传动系统在线监测研究

介绍了一套用于大型轧机主传动的在线监测系统，该系统对扭矩采用间接监测法，既达到了监测扭矩的目的，又避开了轧机恶劣的工作环境，其中的剩余寿命预测有助于实现基于状态的预测性维修，这对保证轧机运行的安全性和可靠性，避免灾难性事故发生，减少停机损失，具有指导作用。     

网络控制系统的分析与硬件在线仿真

网络控制系统(NCS)是一种新型计算机控制系统,通过工业网络实现控制单元之间的数据交换,但这也给控制系统带来了时延等问题.在分析两种常见工业网络的时延特点之后,介绍了硬件在线仿真平台的构建,提出了理论与硬件在线仿真相结合的设计方法,即用平均时延对系统进行理论设计,再在硬件在线仿真平台上进行仿真和参数选择.某二阶系统的设计与仿真过程,说明了该设计方法的有效性.     

两类决策系统中规则获取的联合决策矩阵算法

提出了联合决策矩阵的概念以及基于联合决策矩阵的两类决策系统规则获取算法.将条件属性等价矩阵和决策属性等价矩阵合并到一个矩阵中,大大减少了矩阵生成过程的比较次数,能有效提高算法的效率.用一个实例说明了算法的执行过程,并通过算法复杂度分析与实验结果对比,进一步说明了该方法的有效性.