基于近似核FFT快速测频算法的FPGA实现

通过理论分析高阶近似核FFT和基2 DIF-FFT的结构,实现了基于64点近似核DFT的快速算法。算法基于基2 DIF-FFT的结构,通过蝶形运算和分解算法有效的减少了运算量,提高了低阶FFT的动态范围,易于硬件实现。理论分析和FPGA硬件实验结果验证了算法的有效性。     

Euler梁自由振动的Hermite再生核无网格分析

基于Hermite再生核无网格近似,建立了Euler梁自由振动分析的伽辽金无网格离散方程.针对常见的几种典型边界条件的Euler梁自由振动问题,详细分析了前两阶频率的误差和收敛性.结果表明,与传统仅采用挠度近似的伽辽金无网格法和Hermite有限元法相比,考虑节点转角对挠度近似影响的Hermite无网格方法具有更高的精度,为Euler梁振动分析提供了一种高精度的数值方法.     

PLS和PM3算法对缺氧沉积物中卤代芳烃还原脱卤QSPR研究

运用Hamiltonian PM3算法，计算了36种卤代芳烃化合物的26个量子化学参数，在此基础上通过偏最小二乘法得到了卤代芳烃化合物在缺氟沉积物中还原脱卤速率的QSPR模型．该模型可用于解释卤代芳烃化合物还原脱卤的机理．结果表明，卤代芳烃化合物中整个分子的最负的原子净电荷(q^-)、键序最小的碳卤键中碳原子的单中心项电子—核吸引能(ENC)、该碳—卤键上碳原子的净电荷(qc)、分子最低未占据轨道能(EIumo)值越大，该卤代芳烃化合物还原脱卤的速率常数越小；而前线轨道间隙能(△E)、键序最小的碳卤键中碳原子的单中心项电子—电子推斥能(EEC)、相对分子质量(Mr)、整个分子的最正的原子净电荷(q^ )、平均分子极化率(α)值越大，该卤代芳烃化合物还原脱卤的速率常数越大．     

A Kernel Clustering Algorithm for Fast Training of Support Vector Machines

A new algorithm named kernel bisecting k-means and sample removal(KBK-SR) is proposed as sampling preprocessing for support vector machine(SVM) training to improve the efficiency.The proposed algorithm tends to quickly produce balanced clusters of similar sizes in the kernel feature space,which makes it efficient and effective for reducing training samples.Theoretical analysis and experimental results on three UCI real data benchmarks both show that,with very short sampling time,the proposed algorithm drama...     

模糊核超球感知器

提出了一种基于核化技术的模糊核超球感知器分类算法，该算法通过核化技术把样本数据映射到高雏特征空间，并利用超球感知器学习寻找高雏特征空间的决策超球，从而得到各类样本的决策函数．同时，样本测试中采用的模糊技术有效提高了算法的适应性．该算法学习规则简单，所得特征空间超球在样本空间的分布能很好地反映样本的数据结构，适用于不同类型数据结构样本的学习，并经大量试验显示了算法的有效性．     

基于模拟退火剂量计算模型的自动匹配算法

基于模拟退火优化算法,提出了一种点核卷积叠加剂量计算模型参数的自动匹配算法.模拟退火优化算法具有可以达到全局最优的优势,但模拟退火优化的随机性是不可控的.针对此问题,基于点核叠加剂量计算原理采用了定向约束模型能谱参数的方法,使得优化过程的迭代效率及稳定性大大提高.为了减少迭代次数,采用了BeamNRC软件模拟出加速器较好的初始能谱参数.通过临床实际加速器设备数据进行试验,结果表明,利用模拟退火优化算法进行模型参数的自动匹配的方法在保证临床精度要求的前提下,优化时间基本上控制在16h左右,在临床上是完全可以接受的,甚至针对一些加速器较好的能谱初始值,优化时间比国际上同类产品的优化时间还要短.模型参数的自动匹配功能也大大降低了软件对操作人员业务能力的依赖,增加了产品的安全性,降低了产品的维护成本.     

遥感图像分类的多核SVDD算法

将K型核函数和指数径向基核函数分别与径向基核函数组合成多核函数,并利用其构造出性能更加优越的支持向量域描述(SVDD)算法.将提取的遥感图像各波段光谱特征组成特征向量,分别用基于径向基核函数和多核函数的SVDD算法进行遥感图像分类.仿真实验结果表明:改进核函数的SVDD分类算法提高了分类精度,缩短了训练时间.     

基于Netfilter防火墙的研究与实现

文章介绍了防火墙的基本概念及其主要功能,分析了Linux内核防火墙Netfilter的构架、构建防火墙的工作原理,并给出具体实例。     

基于偏微分方程与多尺度分析的图像去噪算法

针对传统图像去噪算法存在去噪效果和稳定性较差的问题, 提出一种基于偏微分方程结合多尺度分析方法的图像去噪算法. 首先利用二阶偏微分扩散方程和四阶偏微分方程对图像进行高频段和低频段的处理, 对处理后的图像采用非下采样轮廓波逆变换, 实现图像整体去噪; 其次, 采用轮廓波变换方法对整体图像进行多尺度分解得到不同子带, 并利用核主成分分析算法进行整体图像降维处理, 对不同子带进行分块管理, 完成对整体图像的局部去噪, 最终实现基于偏微分方程结合多尺度分析方法的图像去噪. 实验结果表明, 该算法的图像去噪效果和稳定性均较高.     

基于偏最小二乘法的土壤有机碳高光谱预测研究

对86个土壤样品高光谱数据进行平滑去噪、一阶微分变换以及多元散射校正处理,在此基础上,建立土壤有机碳含量的偏最小二乘法(PLS)反演模型.结果表明,获得的五种PLS模型均具有较高的模型精度.其中,主成份个数为10时,R+MSC的PLS模型效果最好.校正模型的决定系数R2=0.95,校正均方根误差RMSEC=0.95.验证模型的决定系数R2=0.78,预测均方根误差RMSEP=2.03.利用PLS模型对预测集进行预测,实测值与预测值的决定系数R2=0.83,预测均方根误差RMSEP=1.71,预测标准差SEP=1.73.PLS模型可以对土壤有机碳含量进行预测.