基于最优二叉树的多故障分类器的设计

在分析常见多故障分类器的基础上,提出了基于故障优先级和核函数的聚合技术,利用这个方法生成一个基于最优二叉树的多故障分类器.该分类器是通过核函数具有将非线性问题线性化的特点生成聚类函数,然后通过各个故障的优先级生成最优二叉树.最后将此分类器应用在挖掘机故障诊断中.应用结果表明,此分类器不但能够保证故障诊断的正确率,而且可以让后果较严重的故障得到优先诊断.     

基于LLE和模糊核聚类的语音可视化仿真

根据语音信号的时变特性,提出了一种具有很好分类定位能力的语音可视化方法——局部线性嵌入(LLE)和模糊核聚类相结合的算法.通过利用LLE对提取的语音特征进行非线性降维,然后再利用模糊核聚类算法对其进行聚类分析,即利用Mercer核,将原始空间通过非线性映射到高维特征空间,在高维特征空间中对语音信号特征进行模糊核聚类分析.由于经过了核函数的映射,使原来没有显现的特征突现出来,从而能够更好地支持基于位置的语音可视化.以10名男生和10名女生在实验室环境下的720个语音资料(汉语元音)作为样本进行了试验,试验结果验证了该方法的可行性和有效性.     

平果岩溶堆积铝土矿堆积序列和分布规律探析——以教美矿区为例

以平果堆积铝土矿教美矿区为例,对矿区堆积铝土矿的堆积序列特征进行了详细探析,提出了岩溶堆积铝土矿的标准堆积序列和理想分布规律,深化了对平果乃至桂西岩溶堆积铝土矿的认识.     

基于核密度估计尺度空间的目标跟踪算法

为能够准确表示目标颜色分布、适应目标尺寸连续变化,提出了一种新的序列图像目标跟踪算法。该算法首先计算目标区域颜色概率分布的核密度估计函数,然后通过规整化每一帧输入图像像素在此函数上的取值生成目标概率分布图。最后通过检测多尺度规范化Laplacian滤波的极值,实现目标的定位和尺寸描述。与基于直方图的算法比较并结合大量真实序列图像上的实验验证表明,该算法更好地描述了目标颜色特征,提高了跟踪算法的精度。     

KLinux:基于开源Linux的混合实时操作系统

多媒体及高速网络技术的发展,大大扩展了应用的需求,很多应用不仅具有实时特性,还要求系统提供丰富的服务和可扩展能力。该文设计开发出一种混合实时操作系统——KLinux。KLinux基于开源Linux,在内核架构、混合实时调度,以及错误处理等方面进行了改造。实验结果表明:改进后Linux内核在任务调度、上下文切换、CPU运算等方面的实时性能分别提高了253%、177%、255%,同时支持内核态实时应用和用户态非实时应用的双态混合开发,可满足当前绝大多数应用的需求。     

一类无限维李代数的同构与同态

本文探讨一类的无限维李代数,并构造了此类李代数的理想,同构,同态,并对其性质作了探讨.     

关于模的主理想定理

设R是整环,S=R-0.设M是无挠R-模,N是M的子模,且rank(M)=n,rank(N)=I相似文献   

有理分歧自相似集上的热核估计

利用单边移位空间上尺度的相关定义和性质,讨论了有理分歧自相似集上的热核上、下界的估计问题.     

一种集聚中心的核估计法

从样本点的核密度估计出发,对集聚型点模式的集聚中心的个数和位置的确定方法进行了探索,提出一种集聚中心的核估计算法.与原有的基于几何概率提取集聚中心的方法相比,该算法对只有一个集聚中心的情况以及任意维数的样本空间点具有更好的估计效果.     

求解一类非局部边界条件微分方程的再生核方法

为研究一类非线性局部边界条件的微分方程的求解问题,在再生核空间利用算子构造了一个收敛的迭代序列,得到了该方程精确解的表达式。数值结果表明,利用再生核理论求解该类方程的方法是有效的。