基于改进PSO算法的混合核SVM算法

提出一种基于改进粒子群优化（PSO）算法的优化混合核支持向量机（SVM）算法（ILPSO）, 解决了一般混合核SVM算法很难评定参数选择的问题. 该算法通过限定粒子的速度、 搜索空间和交叉算子等多种寻优策略加强其收敛特性, 得到了参数的最佳组合. 仿真实验表明, 该算法能更快速、 有效地获得参数的最优值.     

无人机自主控制技术发展与挑战

 无人机飞行环境的高度动态性、不确定性和复杂性是无人机自主控制技术发展面临的主要问题。人工智能和高性能计算技术的进步为创造拥有高度自主能力的无人机提供了有利条件。本文介绍了无人机自主控制的定义和内涵,对无人机自主控制关键技术的发展现状进行了总结,并从“智商”、“情商”和“逆商”的角度提出了无人机自主控制研究的主要挑战和解决途径。     

运动想象脑机接口系统的Petri网建模方法

针对脑机接口(BCI)中的共享控制问题,提出一种BCI系统的Petri网建模方法.首先,将共享控制策略与BCI系统的内外部信息相结合,构建运动想象BCI系统的Petri网模型,描述系统的运行状态,分析和改进共享控制策略.然后,加入控制库所描述系统的外部输入,并通过合成Petri网的方法简化Petri网的建模过程.结果表明:所提方法能够正确地演化BCI系统的运行过程,提高BCI系统的适用性,可用于设计、验证和执行共享控制策略.     

基于支持向量机方法的网络入侵检测实验研究

网络信息不断增加和攻击手段日益复杂,给网络安全领域带来了日益严峻的挑战.为了改善网络入侵检测技术现状,提出了一种基于支持向量机和决策集合理论融合的网络入侵检测方法,通过对规则信息、攻击信息、边界信息的准确界定完成检测过程.选取了基于神经网络的入侵检测方法、基于遗传算法的入侵检测方法、基于传统支持向量机的入侵检测方法作为对比算法,在K-Cup测试数据集下展开实验研究.实验结果表明,该文提出的方法具有更高的召回率、精确率、查准率和更低的误检率,其性能明显优于其他3种方法,可应用于入侵检测领域.     

新型冠状病毒肺炎中西医诊疗探讨

探讨新型冠状病毒肺炎的中西医诊疗研究现状。西医方面,介绍该病的流行病学特点及传播途径、临床诊断方法、临床表现与分型、西医治疗。中医方面,介绍该病的中医病因病机认识及中医药防治现状;并从中医学理论分析,提出关于该病病性、病位、病机、治则、转归及危重症等方面的新观点,提倡中西医结合救治。     

基于改进ABC-LSSVM的浆体管道临界淤积流速预测

针对浆体管道的临界淤积流速存在预测难度高且计算较为复杂的问题,本文引入改进的人工蜂群算法(ABC)优化最小二乘支持向量机的方法对其做出了预测.为平衡算法的局部搜索和全局搜索性能,改进后的算法中的蜜蜂参考了雇佣蜂全局当前最优解和个体当前最优解的搜寻方式来展开寻优.通过实验仿真,结果表明:利用所提出的方法相比常规预测方法得到的预测效果更加精确,其均方根误差、平均相对误差以及平均绝对误差值仅分别为3.05%、1.00%和2.06%.同时,优于传统的临界淤积流速经验计算公式.     

基于表面肌电信号的绝缘手套法带电作业人员上肢肌肉疲劳分析

绝缘手套法是配网带电作业的主要作业方式,为获取穿戴绝缘手套的带电作业人员上肢肌肉的疲劳特性及其诱发的肌肉骨骼系统疾患(work-related musculoskeletal disorders,WMSDs)的风险,开展了基于表面肌电信号(surface electromyogra-phy,sEMG)的绝缘手套法带电作业人员上肢肌肉疲劳评估研究.针对配网绝缘手套法的典型作业工况,搭建了绝缘手套法带电作业上肢的sEMG试验平台,采集受试者上肢(右手)各目标肌肉在是否穿戴绝缘手套下的sEMG信号;基于时域特征参数积分肌电值(integrated electromyography,IEMG)、均方根值(root mean square,RMS)及频域特征参数平均功率频率(mean power frequency,MPF)、中位频率(median frequency,MDF)对绝缘手套的上肢肌肉疲劳特征进行评估;基于支持向量机(support vector machine,SVM)构建了带电作业人员上肢肱桡肌疲劳状态识别模型.结果表明:穿戴绝缘手套作业时各目标肌肉更容易进入疲劳状态;穿戴绝缘手套作业时,作业人员上肢部位的肱桡肌、肱二头肌、肱三头肌、三角肌的疲劳程度依次递减,与仿真计算的分析结果一致;sEMG时域特征参数IEMG、RMS对作业人员上肢肌肉疲劳的表征效果要优于频域特征参数MPF和MDF;带电作业人员上肢肱桡肌疲劳状态识别模型总体平均准确率为86.56％,能有效识别上肢肱桡肌肌肉疲劳状态.     

基于遗传算法和支持向量机的肺结节检测

针对圆点滤波器不能区分粘连血管型结节、血管端点和血管交叉结构,造成假阳率高的问题,提出基于改进遗传算法封装模型的特征选择算法,并把最优特征组合输入到支持向量机分类器,该分离器能做到检测肺结节时漏检率低同时降低假阳率。选出七个特征(其中包含两种新提出的特征)作为最优特征组合。用含有肺结节的CT影像数据库(50个结节和961个假阳)测试分类器的性能,得到敏感性100%和特异性95.5%的效果。实验结果表明,该框架和算法能应用到临床中来提高影像科医生的阅片效率。改进的遗传算法比传统的遗传算法能搜索到更优的特征组合。     

最小二乘支持向量机应用于西安霸河口水质预测

利用西安霸河10年的水质平均数据作为数据集,建立了基于最小二乘支持向量机的水质预测模型。通过适当的参数选择,其平均相对误差只有4.95%,预测的准确率达到95%。通过实例计算且与误差逆传播(BP)神经网络、RBF神经网络等预测方法进行了对比分析,表明该方法的平均预测精度较传统的神经网络方法提高约4%,且具有收敛速度快、泛化能力强等优点,可有效用于水质预测。     

基于SVR和DCT的数字图像水印算法

针对彩色图像,提出了一种利用支持向量回归机（support vector regression, SVR）将水印信息嵌入到图像亮度分量的离散余弦变换（discrete cosine transform, DCT）域中的算法。主要思想是应用彩色图像的YCbCr彩色空间,将亮度分量分块后做离散余弦变换,在DCT块中选择中频系数,利用SVR很好的学习和泛化能力,建立中频系数与其邻域系数之间的关系模型,然后根据中频系数和SVR模型预测输出值,调整中频系数嵌入水印。提取水印时重新训练SVR模型,但不需要原始载体图像,实现了水印的盲检测。实验结果表明,该算法具有良好的不可感知性,对色度变化、低通滤波、模糊、锐化、亮度、对比度增强、添加噪声以及几何变换等攻击均具有较强的鲁棒性,尤其对JPEG压缩具有很强的抵抗能力。