基于智能聚类的内容分类方法与应用

直接依靠人的理解判断对内容进行分类,需花费大量的时间与精力,为了解决文本内容的自动聚类问题,该文在信息系统理论与自组织神经网络理论的指导下,利用智能技术得出了内容的分类结构。提出了基于智能聚类的内容分类方法,利用自组织神经网络的学习算法进行内容的聚类,并根据所提出的方法设计了基于智能聚类的内容分类示范系统,进行了应用研究,验证了该方法的有效性。     

特征筛选对脑-机接口信号单次提取精度的影响

脑-之机接口的核心问题之一是通信载体信号的单次提取．在构建脑控拼写器的过程中，通过“模拟自然阅读”诱发模式产生的视觉诱发电位作为人脑与计算机之间的通信载体，采用支持向量机方法进行特征信号的单次识别．为提高识别精度，详细研究了信号时程、时段的选择对模式识别精度的影响．结果表明，信号时程越长分类精度越高，时程达到300ms时，分类精度就可达到最大值（且趋于饱和）；信号时段的选择对分类精度亦有较大影响，最佳时段在靶刺激出现后约250～350ms作为起始处．这一结果为提高系统的整体速度与精度打下了基础．     

利用零矢量矩阵法研究正交曲线坐标系中的Galileo变换

本文中引入零矢量矩阵概念，利用零矢量矩阵法提出Galileo变换下正交曲线坐标系中质点的坐标，速度和加速度的矩阵形式的公式，而且推导Galileo变换下柱座标系和球座标系中质点的速度和加速度的矩阵形式．     

关于改进的支持向量机的研究

支持向量机是一种基于统计学习理论和对偶理论的分类和函数估计方法,其推广能力强和全局最优的特点引起了学者的广泛关注。本论文对目前所提出的各类改进的支持向量机进行了初步的研究和分析。     

一种新的分类方法——属性均值聚类属性支持向量机(AMC-ASVM)

在属性均值聚类(AMC)与支持向量机(SVM)的基础上,提出了一个新的模式分类算法——基于(属性)聚类的属性支持向量机算法(AMC-ASVM)。主要思想是利用属性均值聚类网络得到的具有概率信息(权重)的样本,来训练属性支持向量机,从而得到分类器。这种方法结合了属性聚类的稳定性与属性支持向量机可以利用加权样本的优点,适合处理具有强噪声的数据。另外,该方法也可以看作是堆近邻分类法的自然推广。在实验部分,将其用于结肠癌基因表达数据的处理。实验结果显示了AMC-ASVM在一定程度上优于最近邻,Boosting,堆近邻,SVM等方法。     

基于LSI和自组织神经网络的高效文本聚类方法

根据隐含语义索引(LSI)理论和动态自组织映射神经网络理论,提出了一种文本聚类的新方法.应用动态自组织映射神经网络来实现文本聚类,不必预先给定聚类个数,可以在任意合适的位置生成一个新的类,具有聚类灵活和精度高等特点,对于高维的文本特征向量来说,聚类速度很低;该方法应用LSI理论来建立文本集的向量空间模型,在词条的权重中引入了语义关系,消减了原词条矩阵中包含的"噪声"因素,从而更加突出了词和文本之间的语义关系.通过奇异值分解(SVD),有效地降低了向量空间的维数,克服了自组织神经网络的聚类缺陷,提高了文本聚类的精度和速度.     

基于Simulink的交流异步电机矢量控制系统的仿真

文中在同步旋转坐标系上(M、T坐标系)推出交流异步电机数学模型,采用MATLAB/Simulink对该矢量控制系统进行仿真建模与仿真研究,在Simulink中给出仿真框图和仿真实验结果.     

摆动滚子从动件凸轮廓线曲率半径计算的新方法

滚子摆动从动件凸轮机构经高副低代后得到等效的铰链四杆机构，利用三心定理及弗列登斯坦定理对等效机构进行运动分析后，可以得到确定凸轮廓线曲率半径的图解法．在图解法的基础上应用矢量分析法推导出了摆动滚子从动件凸轮廓线曲线率半径的计算公式，这样，确定了凸轮机构的基本尺寸及运动规律之后，即可方便地计算出凸轮廓线曲率半径，且根据计算结果正负可直接判断出凸轮廓线上各点的凸凹特性．     

用模式叠加法计算进气道雷达散射面积

基于导波模式理论，将进气道复杂终端分成若干个等效终端，提出了用模式叠加法计算飞机进气道的内部雷达散射面积，推导了部分典型等效终端的数学模型，通过计算结果与相关文献实验数据对比表明该方法基本可行。该方法的特点是极化散射矩阵和终端反射系数可分解后分别计算，便于叠加各种进气道构型和不断积累计算模型。