基于三阶累积量奇异值分解的雷达目标识别

基于一维距离像三阶累积量矩阵的奇异值分解 ,由非零奇异值构成奇异值矢量作为正则子空间法的输入 ,提出一种雷达目标一维距离像识别方法 ,对目标进行分类识别。该方法一方面利用三阶累积量提高了抗噪性能 ,同时又使用非零奇异值矢量减少了存储量与运算量。仿真实验结果表明 :在低信噪比 ,该方法的识别率高于特征子空间法     

2003版建筑给排水规范学习与设计体会

就新规范中住宅给水管管径、引入管阀门设置、水箱进水管和溢水管设置、水箱水位控制、通气管系统设计及地漏的设置等方面谈了作者学习《建筑给水排水设计规范》(GB50015-2003)的体会。     

自级联式感应电动机控制系统的研制

描述了自级联式感应电动机的数学模型及其控制系统的结构,研制成功该类电机矢量控制系统样机.根据实验结果,分析了其动态和静态品质,得出此种类型电机控制系统完全可以达到与直流电动机控制系统相同性能的结论,提出了自级联式感应电动机进一步的应用前景.     

一种面向测试的RTL行为抽象与蕴含方法

针对寄存器传输级（register transfer level,RTL)行为的抽象，提出了一种层次化的带条件的表示，这种抽象的行为是面向测试的，它不仅表达简单，而且能很方便地进行蕴含操作，通过抽象，电路可以规范为行为集，并代替电路本身进行功能测试向量的生成，在测试生成过程中，大量地应用蕴含操作何以使其中的行为得到简化，并极大地提高了系统的效率。     

基于VHDL语言的循环码编译码系统的设计

介绍了循环码编译码系统的特点。以一个(15，6)循环码为例，使用硬件描述语言VHDL对该系统进行了设计，并使用FPGA对描述电路进行了综合，得到了该系统的顶层电路，最后下载到PLD芯片上。     

Face Recognition Based on Support Vector Machine and Nearest Neighbor Classifier

Support vector machine (SVM), as a novel approach in pattern recognition, has demonstrated a success in face detection and face recognition. In this paper, a face recognition approach based on the SVM classifier with the nearest neighbor classifier (NNC) is proposed. The principal component analysis (PCA) is used to reduce the dimension and extract features. Then one-against-all stratedy is used to train the SVM classifiers. At the testing stage, we propose an al-     

Mafia和Hfss对等梯度加速结构耦合器的数值模拟与比较

提出的数值模拟过程是关于直线加速器加速结构耦合器的设计的。Mafia程序和Hfss程序分别被用来模拟一截S—Band的三腔等梯度加速结构,其两端分别为输入耦合器和输出耦合器。通过Mafia程序和Hfss程序模拟了该结构的传输特性,发现两者的模拟结果能很好吻合。     

传感器网络推拉混合模式代码传输方法

代码传输是实现无线传感器网络应用重构的关键技术.首先研究传感器网络环境自适应应用重构(EAAR)模型的两种代码传输模式-拉模式和推模式,并结合两种模式的特点提出一种适用于分簇传感器网络的能量有效代码传输模式-基于簇的混合代码传输(Cluster-based Hybrid Code Transmission, CHCT).在该模式下,簇头节点采用拉方式从基站获取代码,簇内节点采用推方式进行代码传输.仿真实验验证了方法的有效性并讨论了影响CHCT性能的主要参数.     

基于稳健关联向量回归的黑液波美度软测量

针对造纸工业碱回收蒸发工段黑液波美度不易在线实时测量的现状,提出一种基于稳健关联向量回归的软测量方法,建立黑液波美度的软测量模型,实现黑液波美度的在线测量。稳健关联向量回归方法通过最大化一个建立在稳健子集上的似然函数得到模型的参数,同时保证回归的稳健性。构造了迭代算法来计算稳健关联向量回归,在优化超参数的同时,寻找稳健子集。实验结果表明,用该方法建立波美度软测量模型不仅是可行的和有效的,而且能够克服异常点的影响。     

基于v-支持向量机的边际电价预测及置信区间估计

引入v-支持向量机，通过构造和求解一个凸优化问题，同时实现了对边际电价的预测和对置信区间的估计，且无需假定预测偏差的概率分布．在v-支持向量回归中，当ε〉0时，v是错误样本的个数占总样本个数份额的上界．利用该性质，边际电价预测的置信度和置信区间可以很自然地用参数1-v和变量ε来表示，这为发电公司进行竞价方案的风险分析打下了很好的基础．算例仿真表明，该方法具有较好的泛化性能和较高的预测精度．