基于轮询机制的Utopia接口设计与实现

针对多个物理层传输芯片(PHY)、单ATM层的应用情况,分析了Utop ia level 2接口时序,基于现场可编程门阵列(FPGA)设计并实现了轮询机制的Utop ia接口逻辑,给出了时序仿真结果。设计了一种ATM同高层协议的接口逻辑并给出了进一步减小轮询操作开销的方法。同传统单端口模式相比,节约了75%的逻辑资源和引脚。测试结果表明,4个物理层单元能以155 Mbps的速度双向并行通信,可为模块化设计提供参考。     

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．     

基于PCA和LS-SVM的软测量建模与应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,并利用该方法建立了工业阿维菌素发酵过程中的菌丝浓度软测量模型.主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力.应用结果表明,该方法与基于径向基函数神经网络软测量模型相比具有有效性和优越性.     

Research on system-of-systems combat simulation model formal specification and representation

1. INTRODUCTION Weapon equipments acquisition and demonstration has become more and more prominent in the informationalized war conditions while operational effectiveness evaluation is its core part. The compl- exity and uncertainty of weapon systems operational effectiveness evaluation make traditional analysis methods or expert evaluation methods less effective to solve problems. Simulation based operational effe- ctiveness evaluation is an efficient solution. The increased complexity o…     

水钢3#烧结机台车截面的烧结矿组织结构分析

应用光学显微镜和X-射线衍射分析水钢3#烧结机台车截面烧结矿的组织结构,结果表明烧结矿以磁铁矿为主,组织结构均匀致密,铁酸钙为主要的粘结相,形成熔蚀和粒状结构,强度较高;而台车边缘和表层烧结矿的组织结构疏松,部分呈蜂窝状,铁酸钙较少,硅酸二钙和玻璃质较多,形成骸晶状和共晶结构,强度较低,致使返矿较高。     

Machine Translation Using Constraint-Based Synchronous Grammar

Introduction In machine translation,analysis of the structural devia-tions of the languages pairs is key to transforming one language into another.This analysis requires a large number of structural transformations,both grammati-cally and conceptually.The…     

一种基于KNN与改进SVM的车牌字符识别算法

提出了一种将KNN(K近邻)和支持向量机相结合的字符识别算法.首先用KNN对字符进行判断,如果输出的置信度大于阈值,则认为分类正确;如果小于阈值则采用支持向量机进行判决.改进了SVM分类器,通过调整支持向量机的分类超平面改进了支持向量机的性能.将算法应用到实际的车牌字符识别中,识别结果表明,这种方法在提高识别速度的同时,有效提高了字符的识别精度.     

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。     

基于主成份分析的Bagging集成学习方法

机器学习中数据集的冗余特征会影响学习器的泛化能力，一些流行方法如支持向量机和集成学习也难免于此．研究了利用主成份分析进行特征变换对Bagging集成学习算法的影响，提出一种称为PCA—Bagging的算法，并与其它算法比如单个支持向量机、支持向量机Bagging集成、带有特征变换的单个支持向量机等进行了性能比较．在多个UCI标准数据集上的实验表明PCA—Bagging算法具有更好的性能，这说明即使是泛化能力很强的集成学习方法其学习的数据也需要进行适当的特征变换。     

回归函数的小波支持向量机鲁棒估计法

小波网络具有小波的多尺度特性和神经网络的自学习功能,在回归估计中得到广泛的应用,但其性能受到样本中粗差的严重影响.虽然以M-估计作为目标函数可以解决这个问题,但由于其对应的影响函数由残差绝对值决定,因此如何选择初始参数值成为一个关键问题.为此,提出回归函数的小波支持向量机鲁棒估计方法(小波支持向量回归,WSVR,Wavelet Support Vector Regression).该方法中首先提出并证明了一种新的小波支持向量机(WSVM,Wavelet Support Vector Machine),用于确定初始参数值方法,这种方法能够确定合理的网络结构和合适的初始参数值,保证含有粗差的样本点的残差绝对值较大;然后使用一种构造的M-估计作为目标函数,并提出了自适应确定阈值方法.仿真结果表明,使用这种方法得到的回归模型不仅具有良好的多尺度逼近特性,而且有较好的鲁棒性和较高的推广性能,具有较高的理论和应用价值.