基于矢量传感器的海洋声场观测潜标系统

以三维矢量传感器为核心,构建海洋矢量声场观测潜标系统。潜标由定深锚固定,工作于指定海深,可完成海洋矢量声场信息的观测与存储。矢量传感器输出的矢量声信号,经前置预处理后采样,并以文件分配表（FAT）32文件格式存储于潜标微型快擦写存储卡（CF）中;矢量传感器水下姿态由潜标中三维地磁姿态仪实时给出。潜标集成USB传输模块,回收后可通过USB串口完成数据上传PC机。海试结果表明：潜标系统可正确记录海洋矢量声场信息,且可稳定水下工作90d以上。     

一种改进的CVP方法及其在动态优化中的应用

针对控制向量参数化方法敏感度方程求解耗时长、时间节点数难确定等问题,提出一种改进的控制向量参数化方法．首先利用分段常数对系统敏感度方程进行近似处理,有效地得到了敏感度方程的近似解析解,避免了对高维敏感度方程数值积分的计算负担;然后根据目标函数关于控制参数的敏感度来选择需要细化的控制参数,得到满足优化精度要求的最优时间节点数．针对非线性ＣＳＴＲ 的仿真研究验证了所提出算法的可行性和有效性．     

基于图像特征提取的浮选关键参数智能预测算法

针对矿物浮选过程中回收率参数难以在线检测的问题,提出了一种智能预测算法．首先采用相对红色分量提取泡沫颜色特征,采用改进面积重构变换与分水岭方法分割泡沫图像并提取尺寸特征;然后在此基础上,通过斯密特正交化对最小二乘支持向量机（ＬＳＳＶＭ）核矩阵进行简约,利用核偏最小二乘方法进行回归计算,得到具有稀疏性的ＬＳＳＶＭ 预测模型．实验结果表明,该预测算法能有效地对矿物回收率进行预测．     

基于SVM和Kalman预测的非线性系统故障预报

针对Kalman预测在非线性系统故障预报中预测误差较大的问题.提出一种基于支持向量机预测新息的Kalman预测方法.根据未知非线性系统的典型变量分析子空间模型进行Kalman预测.采用支持向量机时间序列预测算法预测未来时刻的新息,利用新息进行Kalman单步和多步预报.在连续搅拌反应器上的仿真研究表明:所提出方法能准确地预测较长时间段内故障过程的劣化趋势,预知可能发生的故障,使操作人员有时间采取必要措施消除故障隐患.     

一种改进的在线最小二乘支持向量机回归算法

针对一般最小二乘支持向量机处理大规模数据集会出现训练速度幔、计算量大、不易在线训练的缺点,将修正后的遗忘因子矩形窗方法与支持向量机相结合,提出一种基于改进的遗忘因子矩形窗算法的在线最小二乘支持向量机回归算法,既突出了当前窗口数据的作用,又考虑了历史数据的影响.所提出的算法可减少计算量,提高在线辨识精度.仿真算例表明了该方法的有效性.     

一种过程支持向量机及其在动态模式分类中的应用

针对一般SVM在机制上难以直接对动态模式进行分类的问题,提出了一种基于函数正交基展开的过程支持向量机.该模型的输入为时变函数,输出为模式类别.在输入函数空间中选择一组适当的正交函数基,将输入函数在该组函数基下进行有限项展开,把展开式系数作为核函数的输入.由于时变函数在基函数映射下与展开式系数一一对应,从而可利用SVM的变换机制实现动态模式分类.给出了基于SMO的求解算法,实验结果验证了模型和算法的有效性.     

嵌入式系统控制设计思想在材料试验机中的应用

介绍了嵌入式系统控制设计思想的优势,根据嵌入式系统控制设计的特点和技术要求,阐明材料试验机的特点,并以电子蠕变及持久强度试验机为例说明了嵌入式控制系统设计思想的多方面的优势和发展前景。     

BP神经网络在装备维修保障能力评估中的应用

文章介绍了神经网络的基本原理和方法,在系统分析装备维修保障能力的各种影响因素的基础上,构建了装备维修保障能力评估指标体系。接着详细设计了用于评估装备维修保障能力的神经网络模型,并利用Matlab仿真软件对结果进行了计算和分析。结果表明BP神经网络具有很强的解决复杂非线性问题的特点,适用于对装备保障固有能力的分析和评估。     

基于机器学习的文本分类技术的研究

基于机器学习的文本分类是近年来信息检索领域的热门研究技术,并且取得了较大进展.本文对文本分类的定义、文本表示进行了详细的阐述,介绍了SVM等一系列机器学习的文本分类方法和文本分类效果评估手段,指出了进一步的研究方向.     

基于方案本体的决策模型组装

决策模型组装是智能决策系统中的重要功能。基于本体的决策模型组装在模型之间的匹配上提供了丰富的语义信息,但本体推理的效率造成的响应速度较慢依然是需要解决的问题。本文提出一种基于方案本体的决策模型组装方法,可有效地减少本体建模的复杂度,并设计了相应的算法实现这种方法。