复杂环境中无人机数据链干扰效果预测方法

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)数据链在地理环境、气象环境、电磁环境等构成的复杂环境中受干扰程度提出一种结合支持向量机(support vector machine, SVM)与功率准则的预测评估方法。首先对系统误码率以及干扰传播模型进行仿真,并针对两个单音干扰存在的情况获得仿真数据、划分干扰等级,得到学习样本;比较了特征归一化和特征降维这两种不同输入形式与4种不同核函数下的学习效果,获得了具有良好效果的预测模型;应用该模型并结合具体地理环境对实际场景进行干扰程度预测,结果与理论值相符,证明了方法的可行性和有效性;预测结果也可用于UAV航路规划与航路评估,具有很强的应用性。     

未来交通“星”宠

超级高铁:从广州到北京只需90分钟目前,从北京到纽约最快的直达航班需要12小时,也许不久后,我们乘坐超级高铁(Hyperloop),可将时间缩短为2小时。早在1904年,美国学者罗伯特·戴维便提出了"真空管道运输"的设想。20世纪80年代,美国机械工程师达里尔·奥斯特开始思考"真空管道运输"的可行性。1999年,奥斯特为"真空管道运输"这一概念申请了专利。2010年,奥斯特成立了致力于开发真空运输项目的公司ET3。他们设想,真空管道运输是一个类似胶囊一样的运输容器,它通过真空管道进行点对点传送。因管道处于真空状     

强化高中英语教学 备战全国卷高考

利用高考评分细则,从句子五种基础类型着手,指导学生经常练笔.教学生写作时要注意内容的完整性,行文的逻辑性,遣词造句的准确性.要尽量使用自己熟悉的词语和句型,避免过独木桥和中文式英语.因此,复习要及时,要在学后当天进行,复习可分为课后复习、阶段复习和期中期末复习,复习要分散复习与集体复习相结合.所以,科学的、高效率的学习,必须把握“及时复习”这一环;心理学研究表明,学过知识后的短时间内遗忘很快,而往后遗忘的速度减慢.     

大数据时代的车牌汉字识别

在大数据时代, 交通信息成为网络数据量最大的数据来源之一, 智能交通成为必然需求. 车牌识别是智能交通的基础, 可广泛应用于车库管理、交通监控等工程中, 然而识别的准确率还有待加强, 已有算法对于字母、数字的识别准确率都非常高, 而对于中国特有的汉字识别却效果不佳. 提出用受限玻尔兹曼机组成的深信度网络算法来识别车牌字符, 大大提升了汉字识别的准确率, 使准确率达到99.44%.     

基于支持向量机的多特征选择目标跟踪

目标判别跟踪方法一般以单一跟踪结果(正样本)和部分负样本训练分类器,并只用单一的特征描述目标,因此在目标发生遮挡、光照变化、形变等情况下很容易导致跟踪的失败. 为了克服单一正样本和单一特征训练的分类器导致跟踪不稳定的问题,提出一种基于支持向量机的多特征描述、多个正负样本进行分类器训练的目标跟踪方法,用训练分类器对所有候选粒子的不同特征进行判别和选择,并将具有最大置信概率的粒子确定为跟踪结果. 在跟踪过程中,利用子空间学习的方法实现正样本的更新,并以更新后的正负样本训练分类器. 实验结果表明,该方法在目标存在遮挡、光照变化、形变等情况下均可以取得较好的跟踪效果.     

无箱摇臂式针刺机设计分析

目前,国内很多企业已开始研发无箱摇臂式针刺机,无箱摇臂式针刺机可以达到更高的针刺频率,可靠性也有很大提高。本文介绍了无箱摇臂式针刺机主传动机构和双摇臂导向机构,并对设计中容易出现的平衡、振动、定量给油润滑等问题进行分析与解决。     

基于k近邻和最小二乘支持向量机的Android恶意行为识别

针对单一k近邻算法(KNN)和最小二乘支持向量机(LSSVM)存在的缺陷, 提出一种基于KNN LSSVM的Android恶意行为识别模型. 先采集Android用户行为样本, 并提取相应特征组成特征向量; 再将训练集输入LSSVM中进行学习, 计算测试样本与最优分类平面间的距离, 如果该距离小于阈值, 则直接采用LSSVM恶意行为识别, 否则采用KNN算法进行恶意行为识别; 最后采用仿真实验测试KNN LSSVM的性能. 实验结果表明, 相对于单一KNN算法和LSSVM, KNN LSSVM提高了Android恶意行为的识别正确率,可以满足Android[KG*6]恶意行为的在线识别要求.     

2030年客机,3层甲板可载800人

来自巴塞罗那的设计师奥斯卡比尼亚尔斯设计了一种被称为"前进鹰"的概念飞机。这款概念机不仅运载能力突出、飞行性能极佳,而且噪声水平只有目前宽体客机的75%,碳排放甚至可以降为零。让我们来看看它是怎么做到的。"前进鹰"的先进性主要体现在高效的气动设计上,类似海豚的机体可提供可观的升力,而且其动力装置为6具氢燃料发动机,其中5具为超导引擎,可在飞行时提供动力;还有一具为中央引擎,在抵达巡航高度后转为发电装置使用。机翼上的太阳能电池板也     

面向新闻的情感关键句抽取与判定

情感倾向的分析已经成为当前研究的热点.面向新闻的情感关键句抽取与判定主要运用的技术有对文本进行预处理、计算文本中词项权重、提取情感关键句、用SVM分类器对情感关键句进行情感倾向性分析.实验结果表明:JXNUIIP系统对情感关键句提取问题有良好的效果.     

基于多特征融合的中文评论情感分类算法

为解决情感分类中词间的语义关系难以表达和分析的问题,提出了一种基于词向量(word representation)和支持向量机(support vector machine)的情感分类算法,对电子商务在线评论的情感分类问题进行研究.首先使用word2vec聚类相似特征,然后使用word2vec和SVM对情感数据进行训练和分类,并分别使用基于词特征和基于词性标注的方法进行特征选择.在京东评论数据上进行的实验结果表明,与现有方法相比,分类准确率和召回率得到了提高.