基于LS-SVM的燃料电池控制建模的研究

由于直接甲醇燃料电池数学模型的复杂性难以满足工程上对DMFC控制系统的设计，提出一种基于最小二乘支持向量机建模算法，用具有RBF核函数的LS-SVM离线建立DMFC电堆的非线性模型；仿真和实验结果表明了该建模方法具有建模简单、模型精度高等优点，亦证明了该算法的有效性和优越性。研究结果对直接甲醇燃料电池控制系统的建模和控制具有一定的实用价值。     

网络流量测量中一种分布式有效测量点选择算法

提出了一种分布式求解弱顶点覆盖集的近似算法，用于网络流量有效测量点的选择，该算法不需要维护网络拓扑的全局信息，仿真结果表明，比较现有算法，新算法能找出更小的弱顶点覆盖集，具有更好的町扩展性。     

广义支持向量机优化问题的极大熵方法

依据最优化理论中的KKT互补条件建立了广义支持向量机的无约束优化模型,并给出了一种有效的光滑化近似解法极大熵方法,为求解支持向量机优化问题提供了一种新途径.该方法特别易于计算机实现,理论分析和数值实验结果表明了模型和算法的可行性和有效性.     

基于SVM和EMD 包络谱的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的调制特征和传统包络分析法的缺陷以及现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)包络谱的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对原始信号进行经验模态分解,将其分解为多个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,然后求出包含主要故障信息的若干个IMF分量的包络谱,最后定义包络谱中各种故障特征频率处的幅值比为特征幅值比,将其作为故障特征向量,并以此作为SVM分类器的输入参数来区分滚动轴承的工作状态和故障类型.实验分析结果表明了该方法的有效性.     

PBSV-DDM在电大尺寸柱体电磁散射中的应用

提出了一种高效率的基于部分基础解向量的区域分解算法(PBSV DDM).它首先求出关于连接边界上节点的部分基础解向量,在迭代过程中,只需要对部分基础解向量作简单的线性组合就可以获得整个求解区域的最终解,极大地提高了计算效率,降低了存储量.PBSV DDM不但适合于快速高效地计算任意电大尺寸柱体的电磁散射,还特别适合于求解具有几何重复性特征的结构,如天线阵列、有限周期频率选择表面、PBG EBG等的电磁仿真问题.数值算例验证了该方法的准确性和有效性.     

CAN总线网络节点的实现及应用

为了安全传送现场采集的数据，选择了CAN总线作为现场总线．利用独立CAN控制器SJA1000及普通的单片机可以组成通用的CAN总线网络节点，其应用范围广泛，可以扩展成现场测控装置(开关量输入输出装置)．该装置和上位机通信可以组成简单的集散控制系统．此网络节点方案已通过调试，可直接应用到其他系统中．     

节点电价下输电容量限制与发电厂商市场力的仿真分析

通过构造节点电价下电力市场智能代理仿真模型，讨论了节点电价下输电容量限制与发电厂商市场力的相互影响关系．结果表明，在市场环境下，发电厂商的逐利行为会显著改变网络潮流，且输电网络的限制可放大发电厂商的市场力，网公司随着发电厂商市场力的实施而获利，故需要有严格的措施阻止其行为．进一步通过阻塞线路中的相关份额组成分割的市场，分析了输电网容量限制的影响，提出了一种分析发电厂商市场力实施的新方法．     

无线传感器网络节点命名算法的研究

针对无线传感器网络节点的命名问题,在分析出现同名现象的数学原理基础上,提出一种以概率理论为基础的命名算法.得出任意两个节点名字相同概率在极小的条件下,网络节点数和名字空间大小两者间的函数关系.并在此基础上,给出当两个无线传感器网络合并时,是否需要对新网络的节点进行重新命名的判别公式.算法的实现满足分布性和高效节能的要求.仿真试验表明,该算法是行之有效的.     

基于灰色信息的支持向量域分类算法

当被识别的样本包含有未确知性的灰信息时,传统的SVDD算法无法对其类别作出判别.针对这一问题,并考虑到SVDD算法是一种基于样本间距离测度的判别方法,提出了一种针对灰信息样本进行判别的支持向量域数据描述算法-GSVDD算法,该算法利用区间数对未确知性的灰信息进行表达,将区间运算引入到SVDD算法中,以区间距离取代原来的确定性距离,从而对灰信息目标样本进行识别.理论分析和实验结果均表明,该算法是有效和可行的.     

基于BP网络的钢骨高强混凝土框架边节点设计

为了研究钢骨高强混凝土柱，钢筋高强混凝土梁框架边节点的承载力，在实验研究的基础上，分析了钢骨高强混凝土柱，钢筋高强混凝土梁框架边节点承载力的组成，明确了钢骨、钢强混凝土和箍筋所提供的承载力的计算方法，确定了钢骨高强混凝土柱，钢筋高强混凝土梁框架边节点承载力的计算公式。利用神经网络的原理，建立了钢骨高强混凝土柱，钢筋高强混凝土梁框架边节点承载力的BP神经网络模型，并根据试验结果，对网络进行训练，使其具有分析和判断的功能，从而形成一种新型的设计方法。