分布嵌入式环境中的Java虚拟机设计

Java虚拟机(JVM)是Java的核心技术，也是基于Java技术实现分布式计算的底层中间件。一个适合于嵌入武环境的微型Java虚拟机(KVM)可以使手机等嵌入式设备通过网络下载、运行Java Applet程序。通过采用基于预处理程序的实现技术，可以使KVM的代码校验、垃圾回收、和代码优化等在线处理工作大大减小，从而提高了KNM的性能；研究了预处理模块、垃圾回收模块的结构与算法及代码优化的策略；并讨论了具体实现中的若干问题。     

多参数装备费用的支持向量机预测

支持向量机是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法 ,具有完备的理论基础。首先应用支持向量机原理建立了基于支持向量机的多参数装备费用预测模型 ,然后采用模型对整套机载电子设备费用进行了预测。通过与多元线性回归和神经网络的预测结果对比 ,建立的新型装备费用预测模型具有更好的预测精度     

基于WSN的战场声目标多特征联合智能分类识别

本文利用WSN对战场声目标进行分类识别。由于战场上目标的声音信号构成非常复杂,采用单一特征很难全面反映其特点,提取多种特征来构成联合特征向量显得非常重要。然而简单的多特征联合识别,给识别带来维数灾难。本文提出,首先对滤波后的信号进行功率谱特征提取,再利用KPCA进行降维处理,将处理后的特征向量与最优小波包能量提取的特征向量组合,最后利用支持向量机完成对战场五类声目标的识别。仿真实验表明,采用这种方法能有效地提高分类识别的准确度。     

一种基于CNN和RF的恒星大气参数测量方法

随着LAMOST项目的相继实施,基于光谱的恒星大气参数自动测量方法的研究成为天文光谱分析的重要课题之一。本文使用“伪二维光谱”进行恒星大气参数自动测量,提出了卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）和随机森林（Random Forest,RF）结合的方法,利用卷积神经网络的特征提取能力和随机森林的回归拟合能力实现对恒星大气参数的高精度预测。通过对比实验得出,有效温度、表面重力、化学丰度三大参数的平均绝对误差分别达到123.65K、0.2055dex、0.1486dex,与传统方法相比精度提升5.24%,15.50%,15.52%。实验结果验证了该算法的有效性,也证明了利用基于一维光谱设计构造的伪二维谱可以保留更多相关的特征信息,进而提升了恒星大气参数测量结果的精度。     

基于特征融合的金属铸造工件表面裂纹检测算法研究

针对复杂结构的金属铸造工件表面因成像复杂引发干扰,裂纹提取判别困难的检测问题,本文提出一种结合了颜色形态特征融合图像分割和纹理特征裂纹判定的金属铸造工件表面裂纹检测算法。算法通过GAMMA变换增强裂纹并弱化背景,根据裂纹目标的颜色特征与几何形状特征相融合,量化特征并滤波特征值分割提取裂纹目标,基于灰度共生矩阵对候选裂纹区域提取纹理特征,使用支持向量机分类器进行训练并识别裂纹。金属工件表面裂纹检测实验表明,该算法在图像分割方面能更加完整准确的提取裂纹,在真伪裂纹的识别中准确率、精确率、召回率和F1得分分别为94.47%、92.51%、96.67%和93.74%。相较于传统检测算法,该算法克服了上述干扰影响,在准确率等方面具有优势,且具有较快的识别速度。     

基于GOA优化支持向量机滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承早期故障难以辨别,提出了一种采用变分模态分解法(visual molecular dynamics, VMD)提取特征,基于蚱蜢算法(grasshopper optimization algorithm, GOA)和优化支持向量机(support vector machines, SVM)的故障诊断方法。首先采用贪心策略预处理滚动轴承的振动信号数据,然后基于变分模态分解处理振动信号数据得到多个本征模态分量(intrinsic mode function, IMF),其次计算各IMF分量的能量和相关时频特征构成多模态特征矩阵,最后利用蚱蜢算法优化的支持向量机进行故障的诊断和识别。通过实验测试大量数据得出的滚动轴承故障诊断结果表明VMD-GOA-SVM不仅可以识别滚动轴承不同的故障类型,同时相比传统方法亦有较高的准确度和运行效率。     

农田遥感识别方法与应用

农田识别是进行作物的长势监测、产量预报和时空特性研究的基础,能够为国家农业政策的制定提供数据支撑。基于像元的传统农田遥感识别方法只利用了影像像元的属性信息,造成农田识别精度不高。面向对象的识别方法根据多尺度分割后得到对象的光谱、形状和纹理属性分类,提高了农田识别的精度。随着航天技术快速发展,与中低分辨率影像相比,高分辨率遥感影像能够提供更丰富的光谱、形状和纹理特征的目标地物,但同时信息量和数据量呈几何级数增加的高分辨率遥感影像给现有的农田遥感识别方法带来极大挑战。回顾了中低分辨率和高分辨率的农田遥感识别方法的研究进展,重点阐述了多尺度分割与三种监督型机器学习算法组合的面向对象的识别方法。结果表明,以机器学习算法为基础的面向对象分类的总体精度都高于96%,卡帕系数均超过0.93。     

利用傅里叶级数求解机器运动微分方程

利用傅里叶级数推导出了求解机器运动微分方程的数值解法的计算公式，该方法克服了欧拉方法和龙格库它法的某些缺陷。     

一种高效的通用型自然语言语法分析器系统设计

阐述一个基于合一算法的高效的通用型语法分析器系统的设计原理和方法．着重说明：一种基于功能文法的语法规则的表示形式；基于树的合一算法的原理及其分析；以及如何使系统既具有运行的高效性又具有调试的方便性的总体设计方案．     

机器学习技术在生物信息挖掘中的方案探讨

后基因时代，探索和解释隐藏在分子生物学数据库中的有用信息是对生物信息学研究人员的巨大挑战!为了解决分子生物学中遇到的这些难题，有效厦廉价的方法是非常必要的．机器学习是一个崭新的计算机应用领域，而生物信息学是生物学与计算机科学以厦应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科．本文分析了机器学习技术的内容，介绍了生物信息学的内涵和新的应用技术，同时探索了机器学习技术对生物信息挖掘应用的途径．这些方法有助于加速生物分子结构预测、基因发现、基因组学和蛋白组学等方面的研究进展．