基于能量特征的左右手运动想象脑信号的识别方法

提出了一种基于能量特征的左右手运动想象识别方法,利用快速傅里叶变换分析特定脑电(μ波和β波)的频率分布,然后利用小波分解去噪,再利用小波包分析脑电能量,提取能量特征,最后基于支持向量机(SVM)进行左右手运动想象的识别。本文把能量作为特征的支持向量机(SVM)识别法分别与自适应自回归系数法(AAR)和相同步分析法进行比较。仿真结果表明:在相同样本数据情况下,能量特征作为特征向量的SVM识别准确率明显高于其他2种方法。     

基于最小二乘支持向量机的振动切削力软测量模型及其应用

为提高振动切削过程工件加工精度,利用最小二乘支持向量机建立振动切削力软测量模型;利用数控车床振动切削实验系统所采集数据作为最小二乘支持向量机的输入参数,振动切削力作为输出参数进行仿真分析。研究结果表明:该振动切削力软测量模型具有较高的建模精度和较强的泛化能力;对振动切削力进行软测量后,加工工件表面粗糙度平均误差可降低50%以上,圆度平均误差可降低70%以上。     

基于支持向量机的软测量模型及应用

支持向量机(Support Vector machine, 简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理,具有很高泛化性能的学习算法.针对软测量过程中,被测系数与相关参数之间存在有较大的非线性和模糊关系,提出了一种基于支持向量机的软测量模型及算法.为小样本、非线性、高维数一类软测量问题的建模提供了一种有效的途径.通过对"纸张水分在线测量系统"应用表明,基于SVM的软测量模型及算法在测量精度和推广性能上都具有一定的优越性.     

车辆牌照识别技术的研究发展

车辆牌照识别系统即基于图像和字符识别技术的智能化交通管理系统,是智能交通系统的重要组成部分。通过对车辆牌照识别系统及识别技术的分析,总结出进一步研究车辆牌照识别技术的必要性,并提出将模板匹配与支持向量机相结合进行字符识别的算法思想。     

基于高频信号注入的无传感器新型DTC系统

针对传统的直接转矩控制方法中存在的转矩脉动大、开关频率不恒定等问题,在分析永磁同步电机定子磁链坐标系中电压和磁链方程的基础上,提出了一种新型的基于空间电压矢量调制的直接转矩控制方法,并采用注入高频信号的方法来估计电机的转速和位置。通过Matlab仿真软件建立了该控制方法的仿真模型。仿真结果表明,该控制方法能有效地减小电机的磁链和转矩脉动,高频信号注入法可以准确估计出电机的转速和位置,系统具有良好的动态和静态性能。     

分布式数据采集监控系统的设计与实现

探讨了基于MCS-51单片机的分布式数据采集监控系统,设计了下位机既可单机工作又可多机与上位机联网的具有强大功能的控制系统,实现了远程采集、监视和控制等功能。     

新型六头软胶囊滴丸机控制系统的改进

针对原设备存在的低位槽溢油现象和明胶温度控制系统超调现象,重点改进和设计了液位和胶温控制系统,将模糊控制引入胶温控制,在MATLAB仿真的基础上,给出了基于PLC(Programmable Logic Controller)的软件和硬件实现;采用SMC压力传感器取代了浮球液位控制,通过PLC模拟量的AD(Analog-Digital)模组采集数据,并经逻辑运算后对液位实施控制;同时完善了人机界面的一些画面的功能及报警功能,提供更强大的帮助功能和一些历史数据如历史趋势图等的信息保存功能.     

1SQ-250型全方位深松机性能分析

通过介绍１ＳＱ－２５０型全方位深松机结构特点,对全方位深松部件的松土原理以及深松后的土壤理化性质变化进行了研究分析。并指出全方位深松部件深松土壤的同时在耕层底部形成鼠道的作用。提出了全方位深松机与其它土壤耕作机具配合使用新的土壤耕作技术措施。图１,参３。     

支持向量机控制与在线学习方法研究的进展

支持向量机以其模型结构简单、较好的推广能力和全局最优解等特点已经被用来进行智能控制的研究,主要包括采用支持向量机回归的非线性时间序列的建模与预测、系统辨识等建模方面的研究以及优化控制、学习控制和预测控制等方面的研究以及采用支持向量机的故障诊断的研究。由于现有SVMR基于二次规划的优化方法不适合控制过程的在线训练,因此出现了对SVMR在线训练算法的研究。分析了国内外这些研究内容的最新研究进展,旨在探讨归纳支持向量机在控制领域研究的主要成果和存在的问题,以便为进一步的研究提供一定的支持与帮助。     

基于高频数据的金融市场微观结构实证研究综述

对高频数据在市场波动性、有效性和流动性等市场微观结构领域的实证研究及其引起的对一些传统的经济假设和理论框架所提出的质疑作系统介绍，并对这一研究领域作简要评述，最后提出高频数据对中国股票市场微观结构进一步实证研究的方向。