内燃机车集散加油系统的设计

介绍了一种内燃机车集散加油系统的基本原理,讨论了控制系统的特点及原理,包括加油机硬件和软件的设计方法,最后给出了系统实验结果。     

支持向量机在矿渣-粉煤灰混凝土强度预测中的应用

为了更好地预测矿渣-粉煤灰混凝土强度,选择水胶比、取代率、灰渣比、减水剂、砂率和激发剂作为预测参数,建立了矿渣-粉煤灰混凝土强度预测的支持向量机模型。根据有限的学习样本,建立了各种影响因素和混凝土抗压强度之间的一种非线性映射,对矿渣-粉煤灰混凝土强度进行预测。以实际样本数据进行训练,并对测试样本进行了预测。预测结果表明,支持向量机方法有着良好的泛化能力,优于人工神经网络建模方法,为预测混凝土强度提供了一种新的方法。     

基于离散余弦变换和支持向量机的人脸识别算法

提出了一种基于DCT提取人脸特征技术和支持向量机分类模型的人脸识别方法。利用离散余弦变换可提取人脸可识别的大部分信息,而支持向量机作为分类器,在处理小样本、高维数等方面具有独特的优势,且泛化能力很强,无需先验知识。从ORT人脸库上的实验结果可以看出,DCT特征提取是很有效的,且SVM的分类性能优于最近邻分类器,同时提高了整个系统的运算速度。     

基于改进线性预测基音频率的语音情感识别系统

针对目前常见的语音特征提取方法应用于真实环境中,所提取的语音特征包含有噪声干扰的问题,进而导致情感识别时出现的分类模糊化情况,为此提出一种新的语音特征提取方法,即线性预测基音频率特征提取方法。它主要是基于线性预测系数来构建模型,利用构建的模型消除声道响应信息以及抑制噪声干扰。由于此方法对于分类模糊化问题没有得到较好改善,利用模型相同的LPCMCC(LPC Mel cepstral coefficients,LPC美尔倒频谱系数)来对线性预测基音频率进行改进,并设计基于线性预测基音频率、其改进特征、LPCMCC与SVM(support vector machines,支持向量机)的语音情感识别对比实验。对比实验表明,此改进特征提取方法应用在情感识别领域的平均精度最高为84%,比线性预测基音频率和LPCMCC要高出22%、14%。为了测试此改进特征在真实环境中的分类效果,在此改进特征的基础上设计了一种基于MATLAB GUI技术的语音情感识别系统。实验结果表明这种新的改进特征能有效改善情感识别时出现的分类模糊化情况,基于此改进特征的语音情感系统能广泛地识别出噪声干扰下的说话人情感。     

Implementation of Direct Torque Control Scheme for Induction Machines with Variable Structure Controllers

A torque control scheme for high-performance induction machine drives was developed to overcome some disadvantages of direct torque control （DTC）. In the improved DTC method, the stator flux and the torque controllers use variable-structure control theory which does not require information about the rotor speed. Space vector modulation is applied to the voltage source inverter to reduce the torque, stator flux, and current ripples. The digital signal processor-based implementation is described in detail. The experimental results show that the system has good torque and stator flux response with small ripples.     

神经网络的统计学习理论基础

介绍神经网络的统计学习过程和理论．讨论基于经验风险最小化的学习理论对神经网络推广性能的影响,分析基于结构风险最小化的支持向量机。认为神经网络因其出色的高度非线性映射能力、自组织和适应能力、记忆联想能力,使得神经网络成为机器学习的重要研究领域。     

Recognition of Chinese Organization Name Using Co-training

Chinese organization name recognition is hard and important in natural language processing. To reduce tagged corpus and use untagged corpus, we presented combing Co-trainins with support vector machines (SVM) and conditional random fields (CRF) to improve recognition results. Based on principles of uncorrelated and compatible, we constructed different classifiers from different views within SVM or CRF alone and combination of these two models. And we modified a heuristic untagged samples selection algorithm to reduce time complexity. Experimental results show that under the same tagged data, Co-training has 10% F-measure higher than using SVM or CRF alone; under the same F-measure, Co-training saves at most 70% of tagged data to achieve the same performance.     

基于SVM数据融合的实时粒子滤波算法

采用粒子滤波的目标跟踪算法在粒子数目较多时计算量大、实时性差,针对该问题提出了一种新的基于支持向量机数据融合的实时粒子滤波算法。该算法在估计窗实时粒子滤波的基础上,使用支持向量机融合窗内不同时刻粒子集,并根据融合的结果更新粒子权值,实现对目标状态的快速跟踪。相对于原算法采用最小化Kullback-Leibler距离来调整估计窗混合分布的权值,该方法的计算复杂度低、速度快,进一步提高了算法的实时性。对纯角度目标跟踪问题的仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。     

基于高维空间映射失配补偿方法的说话人确认

针对电话手机语音的文本无关说话人确认中,训练集语音和测试集语音来自不同信道所产生失配而导致系统性能下降的问题,采用一种基于高维空间映射的方法对系统进行补偿.在分析了已有的说话人确认系统的基础上,提出了一种基于特征参数映射支持向量机模型(PSVM)的说话人确认系统.首先用大量已知信道类型的语音训练出信道空间及映射矩阵,然后训练语音和测试语音都通过映射,消除因信道不同而导致的失配影响.在NIST数据库上的实验结果表明,这种方法弥补了训练语音和测试语音的失配,说话人确认系统的性能有了明显的提高.     

基于互补型集成经验模态分解和遗传最小二乘支持向量机的交通流量预测模型

交通流是智能交通系统中的关键组成部分,也是交通规划的重要依据。为了提高道路交通流量预测的精确性,提出一种基于互补型集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)后,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化参数的最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的交通流量预测模型。该模型使用互补型集成经验模态分解原始数据,将分解后的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量分别用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机进行预测,叠加全部IMF分量值作为模型最终的预测结果。通过对美国加利福利亚州某高速公路一个月的交通流量数据进行训练预测,结果表明,该模型平均相对误差仅为6.51%,相较于其他模型拥有更好的预测效果,可为交通流的预测提供一定的参考。