内蒙古草原核心保护功能区的划定与分析——基于支持向量机方法

草原生态保护建设关系全面建设小康社会奋斗目标的实现,而草原保护红线又是草原生态保护建设最基本的有效途径。从介绍内蒙古草原三大生态功能和“一线三区”入手,选取内蒙古三个典型草原区域的数据作为训练样本,经过一系列的数据预处理和以支持向量机为主要方法预测出三个草原核心保护功能区的分布结果。结果证明从国家文件理论指导到运用支持向量机方法实际操作后可以取得理想的效果,但是还有待基于这三个典型草原研究结果推广至全内蒙古。     

深锥浓密机底流浓度模型及动态压密机理分析

泥层高度和底流浓度是深锥浓密机最为重要的两个参数,因此有必要研究底流浓度随泥层高度的变化规律.采用自制小型深锥浓密机,对尾矿非连续/连续动态压密过程进行了物理实验;借助于有效孔隙比与泥层压强间遵循的Power函数关系,结合对尾矿颗粒的受力分析,推导出了底流浓度与泥层高度的数学模型,揭示了浓密机底流浓度与泥层高度的内在关系,并从尾矿颗粒空间结构的角度解释了该模型的变化规律;结合矿山生产对于底流浓度的要求,应用该数学模型,为其推荐了泥层高度的合理范围,验证了底流浓度数学模型的可靠性.该模型为深锥浓密机的设计和运行提供了理论依据.     

一种运动想象脑电信号半监督算法

针对脑机接口中两类左右手运动想象任务,提出一种依据迭代训练次数不断更新训练集样本的半监督算法.使用多重自相关分析算法,选择置信度较高的脑电信号样本并加入初始训练集;分别使用公共平均参考法与共空域模式算法,对样本进行预处理及特征提取;最后使用支持向量机对样本进行测试,根据迭代学习次数按照递进方式移除置信度较低的样本,并利用剩余样本继续训练模型,从而优化特征提取器及分类器参数.通过对标准脑电竞赛数据库BCI IV Dataset Ⅱa中左右手运动想象数据的测试表明,该算法与其他算法相比,在训练样本数目较少的情况下,具有较高的分类正确率.      

基于加权局部梯度直方图的头部三维姿态估计

在实时估计人的头部三维姿态时,基于局部梯度方向直方图的面部特征表示方法容易受到背景和环境的影响,其检测精度无法满足实际需求。为了减少图像或视频序列中背景和环境的影响,提出了一种新的对面部特征进行描述的方法,即基于肤色权值和高斯权值加权的局部梯度方向直方图特征表示方法。在具体计算时,首先进行人脸检测并将人脸区域缩放到统一大小,然后计算人脸区域每个像素点对应的梯度方向,接着计算肤色权值并利用肤色权值和高斯权值对梯度方向进行加权得到加权局部梯度方向直方图,从而强化面部特征在直方图中的比重,有效减小背景对头部三维姿态估计的影响,最后利用非线性支持向量回归机求解加权局部梯度方向直方图与头部三维姿态之间的关系。实验结果表明:该特征表示方法具有更高的检测精度。     

Technology for long cable erection of a thousand meter scale cable stayed bridge

In the background of the construction of Sutong Yangtze River Bridge （ short as Sutong Bridge ）, the cable construction method and techniques of a thousand-meter scale cable-stayed bridge are introduced. Some key construction techniques, such as outspreading cable on deck, installing cable at pylon, pulling and fixing cable at the attachment with decks and cable PE sheath protection are discussed.     

组合式多用途驱动型耕种农具系列产品的开发与研究

介绍了一种通过工作部件的替换和组合即能具有水、旱田旋耕碎土、稻麦旋播、盖籽、开沟和作畦等多种作业功能的新型组合农具，并对该机具进行了技术、经济分析及各项性能试验结果分析，在此基础上指出该机具是一种设计合理、节省材料和成本的节能型产品。     

基于RS485总线的医院智能呼叫系统硬件设计

为提高医院的工作效率,保证病人及时得到医护人员的救助,设计了一种新型的医院智能呼叫系统。该系统以AT89C51单片机为控制核心、采用RS485总线进行通讯,实现病房与护理人员间的快速、准确地呼叫及响应功能。系统由护理主机、呼叫分机、RS485总线通讯声光报警及LED显示等组成。采用了主从分布式多机通讯,能同时监控多个病房的呼叫并进行分级处理,通过采用RS485总线通讯系统实现远距离、多对一的呼叫。     

用于稳态视觉诱发电位目标识别的多尺度特征融合卷积神经网络方法

针对传统稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑电信号目标识别方法分类精度低、提取特征不充分、方法复杂且耗时等问题,提出一种基于多尺度特征融合卷积神经网络的SSVEP信号分类识别方法(SSVEP-MF)。利用小波变换将多通道SSVEP信号整合转化为二维图像作为输入样本集;建立多尺度特征融合卷积神经网络模型(MFCNN),该模型利用三层二维卷积核实现图像样本不同尺度特征的充分提取,构建多尺度特征融合单元对不同层级特征进行融合,并通过全连接等操作完成模型的训练;将样本集输入到MFCNN模型中实现脑电信号特征自适应提取及端到端分类。所提SSVEP-MF方法能够充分提取信号各层级特征,实现短时间视觉刺激下SSVEP信号的有效识别,并具有较高的目标识别效率。实验结果表明,在1 s刺激时长时,相比传统功率谱密度分析方法、典型相关分析方法以及普通卷积结构方法,所提方法的识别准确率分别提升了18.57%、20.08%及7.03%,有效提高了基于稳态视觉诱发电位范式下脑机接口的信号识别性能。     

基于特征选择和SVM参数同步优化的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测正确率,利用特征选择和支持向量机(SVM)参数间的相互联系,提出一种特征选择和SVM参数联同步优化的网络入侵检测算法.该算法首先将网络入侵检测正确率作为问题优化的目标函数,网络特征和SVM参数作为约束条件建立数学模型,然后通过遗传算法对数学模型进行求解,找到最优特征子集和SVM参数,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试.结果表明,相对于其他入侵检测算法,同步优化算法能够较快选择最优特征与SVM参数,有效提高了网络入侵检测正确率,加快了网络入侵检测速度.     

基于GA-SVM的上市公司财务评价模型研究

财务评价是企业财务管理中的重要环节,本文在对传统财务评价方法的不足进行分析的基础上,结合财务管理理论和企业预警理论,采用GA-SVM方法建立上市公司财务评价模型。首先以沪深两市2007~2009年度A股上市公司为研究对象,以因财务状况异常而被列为特别处理的公司(ST公司)作为界定上市公司的财务危机标志,并以上市公司年报财务数据作为输入特征向量,然后将遗传算法与支持向量机相结合,通过实证方法建立上市公司财务评价模型,实证结果验证了该模型的有效性。