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991.
周兴华 《烟台师范学院学报(自然科学版)》2013,(4):308-311
以PowerPoint文件为例,在总结使用WFC翻译PPT文件的常规方法的基础上,提供了一种新的基于WFP 3.0译前译后处理的翻译方法,译员还可以通过该方法翻译诸如IDML/INX,MIF,TTX,XLS/XLSX等任意格式的文件. 相似文献
992.
以耐高温滤料过滤效率的试验数据为基础数据,分别采用LS-SVM、RBF神经网络和BP神经网络3种方法,以空气温度、过滤风速、发尘浓度作为输入,过滤效率作为输出训练算法,预测不同测试条件下滤料的过滤效率,并对3种算法的预测结果进行了对比分析.结果表明,采用LS-SVM无论从预测精度还是运行时间上,预测效果都最为理想;LS-SVM的过滤效率预测模型与RBF、BP神经网络相比,平均绝对百分比误差最小,程序运行时间最短. 相似文献
993.
针对具有励磁控制的多机电力系统,为避免以往由简单估计干扰上界或不等式放缩带来的保守性,将backstepping与minimax方法相结合提出了一种非线性大干扰抑制控制方法.考虑系统受到发电机发生机械功率扰动等突发性大干扰,设计了非线性大干扰抑制控制器,确保多机系统具有良好的鲁棒性和对大干扰的不敏感性.以两机系统为例进行仿真实验,结果表明这种控制方案可有效改善多机电力系统的暂态稳定性. 相似文献
994.
刘凯 《佛山科学技术学院学报(自然科学版)》2013,(5):53-56
通过对武汉轻轨宗关站高峰客流量的统计及对该站远期高峰客流量的预计,进行设计取值.根据该站的属性以及客流具体特点进行定量分析和定性判断,并进行自动检票机配置数量的初步计算.最后,综合考虑该站在设计时车站的站厅、站台、出入口通道、人行楼梯、售检票口(机)等部位的通过能力以及设计乘客具体流程得到自动售票机配置最优数量. 相似文献
995.
从辅助临床诊断为出发点,对癫痫脑电波的数据进行分析,用统计模式识别的方法——共同空间模型,结合统计学习理论——支持向量机,对脑电波进行检测和分类,结果表明共同空间模型方法可以很好的区分正常和异常的脑电波.而且对于一些癫痫发作模式,能够找到发作之前的征兆脑电波,进行预测.最后,对该检测预测系统之优劣进行了讨论. 相似文献
996.
997.
基于Golay序列调制的视觉诱发电位脑机接口系统 总被引:1,自引:1,他引:0
脑机-接口是一种新型的人机交互方式,不依赖于外周神经和肌肉,而是直接将脑电信号翻译成计算机的控制命令。针对传统脑机-接口系统识别准确率低、可识别目标少等问题,提出了一种基于Golay序列调制的视觉诱发电位脑机接口系统。首先受试者必须注视着屏幕上闪烁的目标,通过脑电放大器对人脑表皮层产生的信号进行采集、放大、A/D转换等预处理操作,然后经过实时分析软件对预处理后的脑电信号进行分类识别,取出大脑特定获得下的特征;最后将其转换为计算机的控制命令,并将输出结果反馈给用户。系统选取了Golay序列对刺激目标进行调制,且运用模板匹配法对目标进行识别。实验结果表明,该方法能有效的识别刺激目标,且获得了93.75%的识别准确率。 相似文献
998.
乳腺X线图像中结构扭曲的检测是乳腺癌诊断的重要手段之一.针对结构扭曲检测假阳性高的问题,运用系统工程原理, 本文提出了一种新的结构扭曲检测方法.该方法通过计算毛刺相似度收敛指数增强放射状毛刺,并利用三环区域模板和收敛门限得到可疑区域,最后使用支持向量机对可疑区域分类.该方法在Mini-MIAS (mammographic image analysis society)图像数据库的64幅乳腺图像和北京大学人民医院乳腺中心50幅临床乳腺图像上进行了验证,实验结果表明, 本文提出的方法能有效地降低假阳性,并且同时适用于东西方女性乳腺图像. 相似文献
999.
崔庆安 《系统工程理论与实践》2013,33(9):2249-2262
针对参数与质量特性之间作用关系复杂过程的参数优化,提出一种基于质量特性变化显著程度的序贯设计及全局建模方法. 首先以均匀设计为基础, 将其拆分形成一系列的设计点集和添加点集; 其次利用初始设计点集建立过程的支持向量回归(SVR)模型, 并对建模样本点进行Ward聚类, 由此将可行域划分成若干子区域, 并以各子区域支持向量的比率反映该子区域质量特性变化的显著程度; 而后以欧氏距离为判别依据, 将添加点集中的实验点划分至合适的子区域, 根据"子区域间区别对待, 子区域内均匀分散"的原则, 调整各子区域内添加实验点的数目, 在支持向量率较高的子区域添加较多实验点; 上述步骤迭代进行直至满足终止准则, 再拟合过程最终的SVR模型. 仿真与实证研究表明, 与基于"均匀分散"原则的传统均匀设计和超拉丁方抽样相比, 所提方法的实验设计效率与模型性能均有较大提高: 实验点可以有针对性地集中分布于质量特性变化较为显著的子区域, 模型预测误差降低了29.8%以上, 而且能够以较小的样本量发现过程的多个极值, 得到更优的参数优化结果. 相似文献
1000.
传统的空气污染指数预测模型大多是以影响空气污染指数的重要气象因子作为输入,使用BP神经网络进行建模,模型的预测精度低且收敛速度慢.针对空气污染指数时间序列的非线性及多分辨率特性,提出了一种空气污染指数的最小二乘支持向量机预测模型.首先利用小波变换对原始的空气污染指数时间序列进行多尺度分解,以各尺度上的小波单支重构序列和重要的气象因子作为输入,然后使用该模型对兰州地区的空气污染指数进行了预测,最后讨论了模型参数的优化方法并使用网格法对两个参数进行了优化.仿真结果表明,与传统的BP神经网络预测模型相比,该模型具有更高的预测精度、更快的收敛速度及更好的稳定性. 相似文献