基于模糊识别的评估方法及应用

论述模糊识别评估模型及该模型应用于模糊评估的基本方法,包括相对隶属度函数的建立;定性、定量指标相对隶属度函数的建立。提出了定性、定量指标的集成方法,建立了模糊识别评估矩阵以及级别特征值评估矩阵。结合雷达干扰效果评估应用实例,分析了该模型用于模糊评估的特点和可行性,表明所提出的集成方法能很好地反映评估对象的评估结果,具有可行性和实用性。     

纳米CMOS图像传感器及其在航空航天中的应用

随着超大规模集成技术的飞速发展,CMOS图像传感器已成为研究开发的热点。简要介绍和分析了基于非平衡格林函数、维格纳函数与密度矩阵、单粒子薛定谔方程的三种纳米CMOS器件的输运模型,并指出了各种模型的优缺点和适用对象;针对纳米CMOS图像传感器面临的关键技术问题,给出了相应的解决方法;讨论了纳米CMOS图像传感器在航空航天中的应用。     

专家系统、人工智能

本文提出了遗传模糊知识集成框架,它能够同时有效集成多重规则集和隶属度函数。提出方法由两个过程组成:模糊知识的编码和模糊知识的集成。在编码阶段,每条与隶属函数相关的规则被编码成一个串,而组合的串形成初始的种群。集成阶段,遗传算法用于优化初始知识种群的规则和隶属度函数。最后本文以甘蔗育种为例揭示了提出方法的性能。     

一种投票权值调整的神经网络集成增量学习方法

针对神经网络集成增量学习中集成输出投票权值的设定问题,给出了一种投票权值调整的神经网络集成增量学习方法。该方法定义了神经网络集成中子神经网络训练集的类核函数,通过计算待识样本与类核函数之间的核函数距离得到集成输出中子神经网络的投票权值。这种投票权值设定方法可以根据子神经网络分类器对待识样本的分类性能自适应地调整集成输出的投票权值,是一种更加合理的集成输出投票权值设定方法。仿真实验表明,这种投票权值调整的神经网络集成增量学习方法比投票权值固定的方法增量学习性能更优。      

面向教学的Matlab/Simulink仿真动画实现

本文给出了一种Matlab仿真过程动画显示模块实现方法.该方法利用Matlab语言编写S函数动画模块,在采样时刻更新时刻,利用Matlab图像操作绘制和显示动画帧,实现了仿真动画显示.所得S函数模块可集成到仿真模型中演示仿真过程,弥补了MatIab/simulink仿真基本都是曲线显示而没有动画演示的缺陷.     

数据选择器在数字电路中的应用

数据选择器作为数字电路中的组合逻辑主要集成元件之一,除了具有传统的数据传输和分配功能之外,还可用作逻辑函数发生器。以中规模集成数据选择器74LS157和74HC151为例,通过3个实例详细介绍以上2种功能,更好地理解和扩展集成器件的性能和用途,达到举一反三、灵活运用的目的。同时,使用数据选择器和译码器在实现组合逻辑函数功能方面也越来越受到重视。     

基于回归模型的高职院校生均成本研究

MATLAB是一种高度集成的计算机语言,具有强大的科学计算功能及灵活的程序设计流程。文中充分利用MATLAB的优势,通过非线性回归分析函数nlinfit建立了两个非线性回归模型,对我国高职院校的生均成本进行了一些研究。     

能力成熟度模型集成在通信软件企业应用研究

能力成熟度模型集成概念提出,得到世界同行的肯定和认同,成为软件评估的标准之一,能力成熟度模型集成自实施认证以来,现已成为软件业最权威的评估认证体系。文章首先对能力成熟度模型集成进行专题简介,其次分析了能力成熟度模型集成实施的流程,最后对能力成熟度模型集成从经济和社会两个层面进行效益分析。     

多贝叶斯网络分类器集成模型研究

提出了一种多贝叶斯网络集成的分类和预测方法.把专家知识作为"疫苗",利用免疫遗传算法和约束信息熵适应度函数相结合的方法进行贝叶斯网络结构的学习,得到多个反映同一样本数据集的、网络结构复杂度折衷的、满意的贝叶斯网络结构.然后,给出了多贝叶斯网络分类器集成模型,把学习得到的贝叶斯网络进行集成,代表"专家"对未知类别的不完全数据进行群决策的分类和预测,提升贝叶斯网络分类器的泛化能力.最后,结合贝叶斯推理工具GeNIe软件,通过实例说明该方法的合理性和有效性.     

基于负相关学习的支持向量机集成算法

提出一种基于负相关学习理论的支持向量机集成方法，该方法能有效解除各支持向量机之问的相关性，使得集成个体有较大的差异。并采用了演化策略对支持向量机的核函数和相关参数白适应地进行选择。仿真实验表明．该方法不仅能有效地解决支持向量机模型选择的难题，而且能以很小的代价显著提高学习系统的泛化能力。