一种运动想象脑电信号半监督算法

针对脑机接口中两类左右手运动想象任务,提出一种依据迭代训练次数不断更新训练集样本的半监督算法.使用多重自相关分析算法,选择置信度较高的脑电信号样本并加入初始训练集;分别使用公共平均参考法与共空域模式算法,对样本进行预处理及特征提取;最后使用支持向量机对样本进行测试,根据迭代学习次数按照递进方式移除置信度较低的样本,并利用剩余样本继续训练模型,从而优化特征提取器及分类器参数.通过对标准脑电竞赛数据库BCI IV Dataset Ⅱa中左右手运动想象数据的测试表明,该算法与其他算法相比,在训练样本数目较少的情况下,具有较高的分类正确率.      

基于声信号的履带机器人地面分类试验研究

为了拓展地面识别方式及提升识别率,提出利用履带机器人行驶噪声进行地面类型识别.使用声压传感器采集履带机器人在行驶过程中与地面相互作用辐射的声音信号,对声音信号提取修正的梅尔频率倒谱系数（MFCC）及其一阶差分（△MFCC）使用优化后的支持向量机（SVM）进行分类,并测试了该方法在多种背景噪声环境下的效果.结果表明,行驶噪声包含能够表征地面特点的信息.相比于幅域、频域和时频域特征,修正的MFCC+△MFCC特征具有明显优势.在校园环境中分类准确率达到了89.5%,当信噪比高于20 dB时,在多种背景噪声环境中分类准确率均达到80%左右.      

基于L_1范数支持向量分类机的算法扰动设计

普通向量分类机算法普遍有效率低下、算法复杂的缺点,为了进一步降低计算量,提高算法效率,提出了支持向量机算法.该算法将二次规划问题转换为线性规划问题,同时可以进行优化降次.结果显示,在数据量较大的情况下可以迅速并较为准确地处理大量数据,面对较为困难的数据处理时可以实现数据的有效分类.     

管理信息系统与决策支持系统的开发策略方法对比研究

通过讨论管理信息系统和决策支持系统在功能上的不同,研究了两者在建设开发的策略和方法上各自的特点。     

特殊条件下巷道锚索支护结构与参数研究

现场采集五家沟矿5#煤层及顶板煤岩试样,实验室测定其力学参数。运用数值模拟方法,研究简式桁架锚索与单体锚索不同组合结构围岩控制效果,得出厚煤顶块裂煤巷简式桁架锚索关键支护参数。结合工程类比法设计5#煤层辅运大巷简式桁架锚索与单体锚索"交错布置"组合支护方案。实测顶底板相对移近量152 mm、两帮移近量125 mm,围岩控制效果良好。     

局部双排桩在成都膨胀土地区深基坑支护中的应用

近年来，成都东郊膨胀土地基基坑工程事故频发，多种支护结构均出现不同程度的失稳现象。局部双排桩是在充分发挥双排桩优势基础上的一种适用于膨胀土地区的具有经济、快速、节能、节材、安全等特点的支护方法，从施工效果来看，基坑的变形均在规定范围内，证明了该支护型式切实可行。     

异地配置的雷达与电子支援措施异步航迹关联

针对异步条件下雷达与电子支援措施(electronic support measurements, ESM)航迹关联问题, 通过分析方位角异步测量值对交叉定位原理的影响, 提出一种无需时域配准的航迹关联算法。根据传感器存在时延以及采样率的不同, 给出不等长航迹序列的等长区间变换以及异步航迹交叉定位的区间化方法, 通过计算区间序列离散度实现异类传感器航迹关联。通过仿真验证, 区间序列离散度不受噪声分布的影响, 且对数据集整体特征的求解避免了传统算法中的逐点运算, 有效提高了算法运算率。与传统算法相比, 可在多种测量误差场景下对异步航迹直接进行准确关联。     

基于稳定函数的支撑结构系统临界力计算方法

基于稳定函数，给出了求解支撑结构系统临界力的计算方法，推导了不同荷载作用位置的3种双层支撑结构系统临界力的计算公式.结果表明:基于稳定函数的理论推导公式求出的解析解与二阶弹性分析数值解计算结果相近，误差均在3%以内;双层1~3跨带摇摆柱支撑结构系统总承载力理论值与试验值的结果验证了本文求解支撑结构系统临界力计算方法的准确性.基于稳定函数的支撑结构系统临界力计算方法具有普遍的适用性、较高的计算精度，为工程应用提供理论基础.     

试论高校图书馆的教育支持服务体系

从有利于高校教育发展与支持教学工作的角度出发,分析了高校图书馆现有管理体系中存在的问题,并以支持教育教学发展为目的,提出了教育支持服务管理体系,以期能为高校图书馆管理者提供一些帮助。     

A polynomial smooth epsilon-support vector regression based on cubic spline interpolation

Regression analysis is often formulated as an optimization problem with squared loss functions.Facing the challenge of the selection of the proper function class with polynomial smooth techniques applied to support vector regression models,this study takes cubic spline interpolation to generate a new polynomial smooth function |x|_ε~2 in ε-insensitive support vector regression.Theoretical analysis shows that S_ε~2-function is better than p_ε~2-function in properties,and the approximation accuracy of the proposed smoothing function is two order higher than that of classical p_ε~2-function.The experimental data shows the efficiency of the new approach.