冒泡排序算法的改进

本文作者对传统的冒泡排序算法进行了时间复杂性分析，指出其效率不高的缺陷，提出了双向同时浮沉的改进方法，并编程予以实现。其效率较传统的冒泡排序算法有一定程度的提高．     

初探银行指纹保管箱管理系统解决方案

采用指纹识别技术能够克服现行银行保管箱管理系统中由于密码的不安全性和可失性给用户带来的不便和损失的弊端，同时也会加快银行电子化的进程。介绍了银行指纹保管箱管理系统的系统环境、系统功能和系统结构。     

三对角方程组行处理法并行算法模拟

给出一个串行模拟在分布式存储ＭＩＭＤ一级３叉树机上求解任意三对角线性代数方程组的分布式迭代算法的Ｃ语言程序。     

A ciosed-loop algorithm to detect human face using color and reinforcement learning

A closed-loop algorithm to detect human face using color information and reinforcement learning is presented in this paper. By using a skin-color selector, the regions with color “like“ that of human skin are selected as candidates for human face. In the next stage, the candidates are matched with a face model and given an evaluation of the match degree by the matching module. And if the evaluation of the match result is too low, a reinforcement learning stage will start to search the best parameters of the skin-color selector. It has been tested using many photos of various ethnic groups under various lighting conditions, such as different light source, high light and shadow. And the experiment result proved that this algorithm is robust to the vary-ing lighting conditions and personal conditions.     

PLC在双动压力机控制系统中的应用

PLC应用:ROL(027)循环左移指令、ROR(028)循环右移指令完成自动与手动控制,INC(038)BCD码加1指令完成单次控制,@ROR(028)微分循环右移指令完成循环控制,DIV(033)BCD码除法指令完成安全工作报警控制.     

数字调制方式的识别研究

数字调制方式的识别对于通信信号分析有着重要的作用 .此文首先介绍了数字调制方式的识别算法(DMRA) ,即判决理论算法的原理 ;然后提出了一种基于该算法的判决流程 ;最后在软件环境中进行计算机仿真 ,通过实验数据对该算法进行修正 .仿真结果表明 ,该修正算法具有较高的识别率和良好的可行性 .     

遥控车用气动控制系统

介绍了一种遥控多功能底盘，操作使用遥控器通过电子遥控系统、气动控制系统使小型农机的离合、换档、转向等动作的操纵实现了遥控自动化。小四轮拖拉机的车型试验结果表明，遥控多功能底盘实现了小型农机的完全无人驾驶，配以相应的农具可广泛应用于恶劣环境下的田间作业。     

IFS-BN结合的辐射源威胁评估方法

针对辐射源威胁评估实时性、复杂性和信息不确定性的问题,将直觉模糊集与贝叶斯网络相结合,提出一种基于IFS-BN的辐射源威胁评估方法。IFS-BN算法通过直觉模糊集刻画贝叶斯网络的节点信息,充分描述节点信息的确定性,不确定性以及犹豫度。同时,将直觉模糊集求得的各辐射源先验概率代入贝叶斯网络模型之中,得出后验概率进行威胁等级排序,并在此基础上建立了相应的评估指标体系。仿真分析表明,算法具有较好的可行性与有效性。与经典贝叶斯网络评估方法相比,IFS-BN算法的结果更加客观合理。     

地下水自动监测系统设计方法研究

本文结合作者多年从事地下水监测的工作经验,就地下水自动监测系统通信方式选择、信息流程的设计、测站功能设计及设备配置等方面进行了系统的分析,对监测系统设计提出了实用性强、效率高的方法,为今后类似工程的设计提供参考。     

结合SVM与Bayesian为不带类别标记的兼类文本分类

针对兼类文本分类的问题,本文提出了一个对不带任何类别标记的文本进行准确分类的方法。首先利用SVM的1-a-1兼类文本分类算法为不带类别标记的文本进行初始分类,不能准确分类的处于类属模糊区的文本让训练好的NBC分类器再分类。实验结果表明,可得到较准确的分类结果。