基于支持向量机的小样本数据概率分布模式自动识别

在装备可靠性工程领域,小样本数据概率分布模式识别是亟需解决的一个难题.统计学习理论是专门研究小样本情况下机器学习规律的理论,支持向量机是当前最新的、基于统计学习理论的机器学习算法.根据现代统计学原理提取了数据分布特征参数,采用支持向量机分类算法构建了小样本数据概率分布模式自动识别模型.测试结果表明,模型对小样本数据概率分布模式具有较强的识别能力.     

电动汽车驱动用永磁同步电机数字控制系统

为提高电动汽车的动力性和行驶里程,提出了车用永磁同步电动机数字化控制策略。该策略采用具有参数自调整功能的模糊P1速度控制器来提高系统的动力性和鲁棒性,采用基于空间电压矢量脉宽调制方法设计电流控制器来提高车载电源电压利用率,从而提高电动汽车的行驶里程。基于该策略开发的车用永磁同步电动机数字化控制系统实验结果证明了该策略的有效性。     

基于LSTM神经网络的短期轨道预报

针对基于动力学模型的轨道预报方法对卫星自主轨道预报与大量非合作目标轨道预报中存在建模成本过高和缺少目标空间环境信息的问题,提出一种基于误差数据驱动的神经网络轨道预报方法.该方法在解析法动力学模型的基础上,使用长短期记忆神经网络对历史轨道预报的误差进行学习,预测未来短期动力学模型的预报误差,以此对预报结果进行修正.选用A...     

随机故障下单机鲁棒调度算法的遗传编程方法

研究了随机故障环境下具有预测能力的单机鲁棒调度方法.通过插入空闲时段的方法吸收随机故障的扰动,进而对带空闲时段的鲁棒调度启发式,采用基于双子树结构编码的遗传编程体系加以学习.实验表明 所进化的启发式算法的拖期性能明显优于现有启发式,并通过适量插入空闲时段保持了较好的预测性能.这些算法由自适应的组合排序规则和空闲时段计算程序有机构成,并可较好地移植到其他不确定环境中.因此,所提出的遗传编程方法是不确定调度环境下相当有效的机器学习方法.     

基于改进的LLE和FSVM方法在人脸识别中的应用

针对人脸识别问题,提出了一种新的算法。该算法首先用gabor小波对人脸图像进行特征提取。然后采用LLE算法进行降维。最后用FSVM和三叉决策树相结合设计识别分类器进行人脸识别。在降维的过程中,针对高维空间相似性度量函数和自适应参数选取方法上,对LLE算法进行了改进。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率。     

中文文本2-分类模型在上证指数趋势分析中的应用研究

研究了基于概念的中文文本特征表示技术,并提出一个应用于上证指数趋势分析的中文文本2-分类模型。     

减小死区影响的准单极性PWM调制方法

通常在脉宽调制(PWM)信号中需要插入“死区”时间以防逆变器上下桥臂“直通”,但这也导致了输出性能的恶化。为此,该文提出了一种准单极性PWM调制方法。文中首先分析了逆变器带异步电机负载时的开关导通规律,然后根据电流的极性,在一个半波周期内封锁上下管驱动脉冲中的其中一路,使逆变器工作在“半控”状态下,因而可以消除死区。针对电流过零点极性检测问题和保证电机顺利启动的需要,文中也提出了相应措施。所述方法可以改善电流波形,提高电压利用率。仿真和试验表明该方法简单有效,有一定实用性。     

基于向量机的数字图像鉴别技术研究

真实图像和计算机图像的鉴别是数字图像盲取证研究的重要问题之一.分析、研究了真实图像和计算机图像的成像原理,并发展了对这两类图像鉴别的数字方法.该方法从两类图像的高频信息及噪声形成的区别进行特征提取,并利用LIBSVM进行分类识别,实验表明此方法在鉴别图像类型中可以取得较好的分辨效果.     

基于零件传输速度的CNC机床SCOP伺服法则

提出并建立了基于CNC数控机床组成FMS的第三种比机床伺服法则,该伺服法则SCOP,考虑了每一决策步传输装置的位置、移动速度及达到不同位置需移动的距离,还考虑了下一步加工零件的利用率及机床缓冲区的空间利用率,并给出了伺服法则的实例,以用于最佳、最大的机床利用率的批量生产工艺流程。     

摩擦焊机液压施力系统故障率分析

采用模糊故障树分析方法,对C800型连续驱动摩擦焊机液压施力系统故障机理进行定性分析。通过分析故障形式,建立了适合摩擦焊机液压施力系统故障诊断的模糊故障树结构,并进行量化分析,推导出摩擦焊机液压施力系统故障顶事件发生的模糊概率及其隶属函数分布,为摩擦焊机液压系统设计、维护和保养提供了理论依据。