多类SVM分类算法的研究

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是上世纪九十年代提出的一种基于小样本的新的统计学习方法,较好地解决了非线性、高维数、局部极小点等实际问题.文中分析了SVM基础理论并总结了目前存在的基于支持向量机的主要分类方法,包括"一对多"方法、"一对一"方法、决策有向无环图方法、基于二又树的多类分类方法和其它方法,并对各自的优缺点及性能做了比较.     

基于MEMS技术无线网络风力传感器的研制

研制了一种严酷环境下使用的无线网络测风传感器,传感器由微型风速芯片、电子罗盘和主控及旋转部件构成。微型风速芯片基于拖动力及热式原理设计、采用Micro Electro Mechanical System(MEMS)技术制作而成,由微型风速芯片和电子罗盘通过感应数据配合获得所测风的瞬时风速和风向信息,气象监测环境风传感器具体工作过程,其无线主控部件接收到测试命令后,采用旋转部件将微型风速芯片旋转一周,通过对比各时刻输出信息获得max值,由风速芯片与电子罗盘解析该时刻的数据即为所测的风速和风向信息,最后由负责传输的部件传输出去。经初步测试,本设计特别适合用在高山、森林等环境恶劣的无线网络气象检测站。     

基于Wireless Mesh技术的异构网络的融合

2006 IEEE ICC国际年会于6月11-15日在土耳其伊斯坦布尔召开，共计有1200多名学者参加会议。会议共收到3263篇论文，经严格挑选后，919篇论文在会议发表。其中对下一代移动网络、传感器和无线网络的研究成为关注的热点，共有461篇论文被录用，占录用论文的50．2％，而在这些论文中Wireless Mesh Network（WMN—无线网状网）的研究是本次会议的一个亮点。