基于改进的局部保持投影的战时备件分类

为提升战时合成部队备件保障效能,需对其进行有效分类,以便开展备件的预储预置。针对备件种类多、时效性强、影响分类因素复杂的现实问题,提出了基于改进的局部保持投影的备件分类方法。首先,根据战时备件分类储备的影响因素,作为备件分类的特征指标,其次,利用改进的局部保持投影的降维方法对备件原始特征数据进行特征降维,得到低维特征向量。再利用支持向量机（support vector machine,SVM）的分类器对低维数据进行分类。并通过量子粒子群对SVM的核函数参数进行寻优,提升备件分类精度,得到满足备件分类准确率最优时的降维维数和分类器参数。最后,通过对演习装备备件分类的实例分析,验证了模型的可行性和合理性,并对比分析了其他分类方法,表明该方法能够较好地解决战时备件分类的问题。     

鲸鱼优化相关向量机的网络控制系统变采样周期调度

针对资源受限的网络控制系统,提出一种基于鲸鱼优化相关向量机的变采样周期调度算法。通过网络监测模块获取网络带宽与数据传输时间数据,建立鲸鱼优化相关向量机的预测模型,实现对网络带宽及数据传输时间的预测。采用模糊推理计算系统各回路通信带宽的分配权重,进而结合通信带宽及数据传输时间的预测值对各闭环回路的采样周期进行计算,完成采样周期的实时调节。仿真结果表明,在资源受限条件下,所提算法保证了系统的稳定性与控制精度。     

金属-有机框架在锂离子电池正极材料中的应用

金属-有机框架(MOFs)材料具有容易制备、高孔隙率、容量大、种类丰富等优点,在能源储存和转化领域受到广泛关注,是合成高性能电极材料的潜在模板.本文介绍MOFs直接应用于锂离子电池正极材料的研究进展,重点综述了MOFs衍生材料(硫化物、氟化物、聚阴离子型化合物或锂的过渡金属酸盐)的制备方法,及其在锂离子电池正极中的应用.最后总结MOFs及其衍生材料在锂离子电池正极材料的应用方向及发展前景,为新型电极材料的开发提供参考经验.     

单片机多机串行通讯的设计

介绍MCS-51单片机所构成的主从式多机型结构的串行通讯原理及通讯软件的设计方法,并给出原理图及通讯软件程序和流程图。     

基于支持向量机的滑坡易发性评价

应用支持向量机算法对湖南省靖州县的滑坡易发性进行评价.首先,通过实地调查、卫片判译及滑坡历史记录,共发现滑坡102处及非滑坡点100处,随机用70％数据来训练模型,30％数据来验证模型;其次,选取坡度、坡向、高度、河流距离、断层距离、公路距离、土地利用和人类活动强度8个地质灾害影响因子作为地质灾害易发性评价指标;然后,...     

基于并行积累排序算法和主动学习的DDoS攻击检测

为了在高速网络环境下对大容量网络流量进行准确和快速的分类,以检测分布式拒绝服务(Distributed De-nial of Service,DDoS)攻击,本文提出一种基于并行积累排序算法和主动学习的DDoS攻击检测算法.该技术采用并行积累排序算法对流量特征进行积累排序来选择最佳特征子集,通过专家模块以无监督的方式选...     

一种支持向量预提取方法及应用

提出了一种支持向量预提取方法,对核感知机误分次数与决策边界的关系作了分析,引入了核函数和误分界,利用结构简单的感知机算法构建支持向量预提取模块,压缩样本规模,然后将处理结果输入支持向量机进行再处理,在精度和处理速度方面取得了较好的效果,仿真实验验证了这一方法的可行性。     

一种基于Newton-Armijo优化的多项式光滑孪生支持向量机

针对光滑孪生支持向量机(smooth twin support vector machines,STWSVM)采用的Sigmoid光滑函数逼近精度低的问题,提出一种基于Newton-Armij o优化的多项式光滑孪生支持向量机(polynomial smooth twin support vector machines...     

关于支持向量机参数选择方法分析

在分析支持向量机(SVM)原理基础上,分析了SVM中核函数、核参数及惩罚参数C的影响。介绍了两种SVM参数选择方法,作了深入比较,并提出了一种改进的最优化方法。     

奇摄动非线性系统Robin边值问题的多种层性质

通过研究一类具有转向点的二阶非线性系统Rob in边值问题的奇摄动.在适当的假设条件下,利用微分不等式方法得到了解的存在性和渐近估计.