基于支持向量机的图像分类

介绍了支持向量机(SVM)的基本原理,并将它应用于图像分类.提取多种视觉特征作为SVM的输入向量,比较单一视觉特征和综合视觉特征作为SVM输入向量时的分类性能.还比较了多项式核和高斯径向基核的分类效果.实验结果表明,混合特征明显优于单一视觉特征,高斯径向基核优于多项式核.     

常系数Ginzburg-Landau方程自相似脉冲演化的解析解

采用对称约简方法, 通过分离变量法首次得出了Ginzburg-Landau方程抛物渐近自相似脉冲的解析解, 给出了自相似脉冲的振幅、相位、啁啾以及脉冲宽度的一般表达式, 讨论了掺杂光纤增益色散对抛物型自相似脉冲演化特性的影响. 数值计算结果证实了Ginzburg-Landau方程具有抛物渐近型自相似解, 其与解析分析的结论一致.     

全局空间自相关Moran指数和G系数对比研究

研究了最常用的衡量全局空间自相关的指标:全局Moran指数和全局G系数,基于模拟的空间区域,设计了一些有代表性的空间聚集方案进行计算,比较了两种指标的探测结果。得出的初步结论是:G系数探测高值聚集的能力强于低值聚集;当研究范围内同时存在高值和低值聚集时,G系数会受聚集区域规模的影响,当高值聚集区域和低值聚集区域规模相当时,G系数往往为正数,表明G系数对高值敏感;Moran指数主要受聚集区域规模的影响,随着空间聚集范围的扩展,Moran指数会明显增大。这些结论对于探测空间自相关模式时选择何种全局指标有指导意义。     

基于AVR的CAN总线通信协议分析技术

介绍了一种基于AVR单片机的CAN总线通信协议分析技术.采用逻辑分析仪先分析CAN总线上主机对各节点进行控制所产生的不同问答数据的含义.再使用AVR单片机ATm ega168L控制独立的CAN控制器MCP2510对CAN总线上的报文进行监听,并通过上位机传输给PC机显示.结合CAN总线规范及先前分析的问答数据的定义,通过PC机上显示的报文对协议进行完整的分析.     

基于多输出支持向量回归算法的股市预测

提出了一种新的多输出支持向量回归算法,给出了定义在超球上的损失函数,并将训练SVM转化为迭代解线性方程组,在求解过程中采用边计算边使矩阵降阶的方法,加快了运算速度.建立了该算法应用于股市预测的模型,对上证指数的建模与预测表明:与单输出支持向量回归算法建立的模型相比,该算法具有更好的整体预测精度和抗噪性能,是对股市进行分析和预测的一种可行而有效的方法.     

综采工作面液压支架电液控制系统的设计

介绍了综采工作面液压支架电液控制系统的原理,探讨了子控机和主控机的主要功能及其CAN节点的设计。     

基于SOM的入侵检测算法的特征选择

针对基于单层SOM神经网络的入侵检测系统计算量大、误报率高的问题,利用SOM网络中相似模式激活神经元的物理位置邻近的特点,根据输入模式的类型,对激活的神经元进行划分,并把记录的基本特征和推导特征结合起来,对记录进行分类.研究结果表明,较小的特征子集能使系统更快地对数据进行分类,与传统的利用单层SOM神经网络方法相比,该方法计算量小、误报率低.     

从RBF核函数中抽取关联分类规则

目的为解决SVM分类器的分类模式难以为人类专家所理解等问题而提出一种有关InterRBF算法的新思路。方法通过将RBF核函数将其展开成麦克劳林级数,并从展开式中挖掘对分类分析起重要作用的关联规则,从而在SVM的分类模式中学习出关联规则分类器。结果改进后的SVM分类器具有较好的分类准确度;改变了当前研究从SVM的分类模式中抽取规则的方法仅限于IF-TEHN规则或者学习出决策树的状况。结论从RBF核函数抽取关联分类规则,对于在难以理解的知识中提取可理解的表达规则是可行的方法。     

半空心铆钉自冲铆接的工艺参数及铆接质量的判定

自冲铆接是在板料和铆钉之间形成连接而不需要预冲孔的新工艺，探讨了检测自冲铆接质量的直接试验法和观测法，并在原有观测法的基础上提出了补充意见．开展了模具设计、铆钉尺寸选择及二者与板料匹配等方面的研究，提出了模具设计的依据和方法．同时进行了自冲铆接效果的试验研究，结合自冲铆接试验结果，分析了模具、铆钉以及板料的材质性能等卤素对铆接质量的影响．研究和试验分析表明，自行设计的半空心铆钉和模具可以获得良好的铆接质量，可作为模具设计的参考和依据．     

思维进化算法的收敛性研究

依据自然遗传机制的本质,从分形的角度出发,通过引入自相似度量因子对思维进化算法作了改进。利用分形数学理论证明了思维进化算法在最优解搜寻过程中存在自相似性。利用压缩映射原理进一步研究了算法在自相似下的收敛性,指出在满足收敛性的同时,可通过引进自相似度量因子来离线估计收敛的快速性,并可利用自相似度量因子和离线收敛速度的关系来改进算法,以避免陷入局部极小解。