基于模糊机会约束SVDD的故障诊断方法

针对使用不确定性数据进行多故障模式诊断问题,以模糊事件的可能性测度为基础,提出一种基于模糊机会约束支持向量数据描述的诊断方法。为有效地求解故障分类模型,提出模糊机会约束规划的对偶规划,根据贯序最小算法 (sequential minimal optimization,SMO)思想提出快速训练算法,利用支持向量数据描述使用一类数据求解分类面的优势,构建多类分类器。数值试验表明,本方法可以有效处理基于不确定数据的故障诊断问题,在故障类别较多的情况,速度有较大提高,具有一定实践意义。     

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。     

动态多方签名及其可证明安全性

多方签名是一类有效的多方安全计算协议。分析了现有多方签名方案的安全漏洞以及不足,基于多方安全算法提出了一类动态的多方签名方案,方案实现了签名与验证参数的动态生成及签名的匿名性。利用随机预言机(Random Oracle)模型,证明了方案在UF-CMA模型下的不可伪造性及不可否认性。方案中充分利用了多方安全计算的优势,降低了软硬件实现的系统开销,有广泛应用前景。     

旋转斜面压迫式切槽机的结构设计及模态分析

针对传统切槽方法存在的问题,设计了一种新型切槽机构,刀具一方面进行旋转的主运动,另一方面在斜面的压迫下进行径向的进给运动来完成切槽工作.介绍了切槽机结构和工作原理,建立了切槽机的虚拟模型,使用虚拟装配和仿真,通过仿真软件ANSYS对其主轴系统进行模态分析,找出存在的问题,为优化设计提供了依据.     

泥层高度对细粒全尾浓密规律的影响

 深锥浓密机是膏体制备的关键设备,而泥层高度影响着浓密机内部料浆沉降速度和压密浓度。通过量筒静态沉降试验发现,扰动区料浆沉降速度最快,无明显规律;沉降区料浆高度越高,沉降速度越快;压密区为匀速沉降。采用动态搅拌装置,对不同泥层高度料浆浓密规律进行探究。结果表明,当泥层高度一定时,料浆浓度的变化速率随着压密时间的增加而逐渐减小,6h内料浆浓度变化最快,压密效率最高,当压密时间达到12h时,极限质量分数变化很小;在相同压密时间下,不同泥层高度下料浆极限质量分数范围为71.23%—74.43%。经分析,该料浆质量分数达到70%以上时,极限质量分数值与高径比呈线性正相关。因此,泥层高度是影响底流浓度大小的一个重要因素。     

基于LS-SVM的热处理炉钢板温度预报模型

 根据中厚板热处理炉钢板温度控制的工艺特点,建立了一种基于混合核函数最小二乘支持向量机(LS-SVM)的热处理炉钢板温度预报模型,并给出相应的建模步骤。通过LS-SVM模型拟合输入与输出之间的复杂非线性函数关系,以现场生产工艺数据为训练样本对模型进行学习,再选取测试数据样本对模型进行仿真检验。将模型应用于计算热处理炉钢板温度的数学模型中,仿真结果显示,所建立的模型简单,预报能力强,具有广泛的应用前景。     

无线遥控自动立木整枝机机载控制系统设计

 自动立木整枝机是人工林整枝抚育的重要设备,用于替代人工完成对树木的修剪和整枝工作。本文以自动立木整枝机为控制对象,设计了由复杂可编程逻辑器件和无线数据传输模块构成的无线遥控接收系统,通过接收模块接收控制命令、控制输出脉冲宽度调制信号驱动两路舵机,确保整枝机工作在所需的状态。本设计中所使用的复杂可编程逻辑器件芯片为Altera公司的零功耗芯片EPM240ZM100,电路结构简单,功耗低,经实测,整个控制系统的正常工作电流仅为50mA,可靠遥控距离为45m。     

基于支持向量机的非线性系统辨识

支持向量机（SVM）是一种基于结构风险最小化原理的学习技术，也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法，该文利用支持向量机对非线性系统进行黑箱建模，介绍了V-SVR的基本理论，并进行了仿真实验，结果验证了所提出的方法的正确性和有效性。     

基于二维Gabor小波和孪生支持向量机的图像识别算法

为了提高图像识别性能,采用孪生支持向量机用于图像分类识别,并结合二维Gabor小波对图像纹理特征进行提取,借助局部线性嵌入(Locally linear embedding,LLE)降维,以进一步提高图像识别准确率和识别效率.采用二维Gabor小波对图像数据进行有效滤波,获得图像关键纹理特征,然后对大量纹理特征进行LL...     

基于HOG/PCA/SVM的跨年龄人脸识别算法

为了实现跨年龄的人脸识别,通过梯度幅值和梯度方向这2个重要的图像特征测量图像相似度,建立了一种方向梯度直方图 (HOG)、主成分分析 (PCA)和支持向量机（SVM）相结合的人脸识别算法.首先对从FG-NET数据库中选取的人脸图像作预处理,然后用HOG算法提取特征值,用PCA方法降维特征值,最后将样本输入到SVM中进行训练,人脸识别匹配度最高可达90.91%.实验结果验证了算法的有效性.