局部密度函数的支持向量机估计法

研究了用局部密度函数表示连续型随机变量的未确知信息问题，给出了估计局部密度函数的支持向量机算法．     

基于智能控制的交流电机节能保护装置

由丹东吉尔电子有限责任公司自行研制开发的WIIJB-45／380型智能控制的电机多功能节电保护器，是由一个微电脑控制的相位、电流双闭环反馈系统，由晶闸管自动跟踪负载供电，能随时跟踪负载的变化大小，自动供电；负载需要多少电能就提供多少电能，避免电能的浪费，大大提高电机的效率，最大限度地提高了电机的有功功率的比率，提高了功率因数；并且具有短路、过载保护功能，真正做到一机多用，     

悬辊制管Ⅱ级管模质量问题分析和改进措施

介绍了悬辊制管的工序过程及从南方购进的悬辊制管Ⅱ级管模存在的质量问题，通过计算分析了引发这些质量问题的原因，并提出了相应的改进措施。     

适用于PDA的PLC编程系统开发

传统上调试PLC通常采用手持式PLC编程器，且只能适用于相应型号的PLC，上位计算机上的编程软件无法适用于现场实时调试、编辑程序．本系统在分析PLC编程器和编程软件的功能上，通过系统分析．设计出适合PDA的模块．它采用PDA作上位机，嵌入式VB为开发工具．开发出相应的微型GUI和上层应用软件．该系统可用PDA代替原有的手持式PLC编程器，具有初始化内存、编辑调试程序、监视PLC运行等功能．其既具有PLC编程器的灵活方便的优点．又具有上位计算机易于编程、方便调试且应用范围广的优点。     

基于支撑向量机在线学习方法的短期负荷预测

提出了基于支撑向量机在线学习方法的短期负荷预测,该方法克服了传统的支撑向量机负荷预测当训练样本集合改变时为了保证预测精度必需重新进行训练来得到新的回归函数的缺点.充分利用支撑向量机解的稀疏性和前一次的训练结果,提出了递增和递减算法,直接修改原有回归函数的系数来得到新回归函数.实例计算表明,该方法与传统支撑向量机方法相比,具有计算速度快,推广能力强的显著特点,在相同预测精度下,计算速度提高了近两个数量级.     

一种基于多分类支持向量机的网络入侵检测方法

构造了一种基于异构数据距离的径向基核函数，可直接应用于异构的网络数据，并利用实验数据得到修正的基于异构数据距离的径向基核函数(I-HVDM-RBF)，从而减少了支持向量的个数，降低了运算量，采用I-HVDM-RBF核函数和一对一方法构造了多分类支持向量机来进行网络入侵检测，检测选用美国国防部高级研究计划局入侵检测评测数据，结果表明：与Ambwani方法比较，其检测精度提高了约3％，支持向量个数减少了268个，检测时间缩短了5min；与Lee方法比较，其拒绝服务攻击、远程到本地攻击和普通用户到超级用户攻击的检测精度分别高出73％、19％和3％。     

单向机织物增强复合材料层合梁弯曲破坏规律

五组单向机织物增强层合梁的弯曲实验表明：层合梁的最大弯曲强度通常并不对应于最后一层破坏时的荷载；铺设角不同的层合梁达到最大承载力时，破坏并不发生在同一层，且总的破坏层数和对应位移都不相同，其破坏形式可以定性预测．研究还表明：根据实测的单层板的非线性本构关系和强度指标，运用经典层合梁理论，可以对非弯扭耦合层合梁的最大承载力和挠度进行预测．     

带机器准备时间的同类机在线与半在线排序问题

研究带机器准备时间的m台同类机(uniform machines)在线和半在线排序问题，目标函数为极小化最大机器(工件)完工时间。对于在线情形，证明了LS算法的最坏情况为ρ=｛（1 √5）/2，m=2,1 √2m-2/2,m≥3，并且当m=2，LS算法是最好的近似算法；当m=2，3，…，6时界是紧的，特别地，当s1=s2=…=sm-1,sm≥l时，证明了LS算法的最坏情况界为ρ=｛（1 √5）/2，m=2,3-4/m 1,m≥3，而且界是紧的；对于已知加工时间递减的半在线排序问题，证明了LS算法的最坏情况界为2—2/(m 1)。     

蛇形多向不规则波造波机波浪产生方法及特性

介绍了自行研制的蛇形多向不规则波造波机系统．造波机宽28m，由70块高0.9m、宽0.4m的造波板组成．在此基础上论述了分段式造波机产生波浪的原理及方法，并对其产生的斜向和多向不规则波的波浪统计特性以及波浪的频谱和方向分布进行了试验研究．结果表明，研制的造波机各项性能达到了预期的指标，可产生较理想的单向和多向不规则波．     

一种支持向量回归中超参数自适应方法

在贝叶斯框架下支持向量回归SVR可视为最大化后验MAP回归函数估计的扩展.贝叶斯方法可用来实现模型中超参数的自适应,同时保持SVR稀疏性和凸二次规划的优点.在对SVR的MAP解做Laplace近似获得关于超参数的SVR模型中证据的平滑表达式,使用基于梯度的优化法可导出使证据最大化的最优超参数.通过引入ARD参数到高斯协方差函数中,可进行输入属性的相关性分析和特征选择.给出了在人工和实际回归问题上的应用及其他方法的对比分析.