AdaBoost算法的推广——一组集成学习算法

针对AdaBoost算法只适合于不稳定学习算法这一不足,基于增加新分类器总是希望降低集成分类器训练错误率这一思想,提出了利用样本权值来调整样本类中心的方法,使AdaBoost算法可以与一些稳定的学习算法结合成新的集成学习算法,如动态调整样本属性中心的集成学习算法、基于加权距离度量分类的集成学习算法和动态组合样本属性的集成学习算法,大大拓展了AdaBoost算法适用范围。针对AdaBoost算法的组合系数和样本权值调整策略是间接实现降低训练错误率目标,提出了直接面向目标的集成学习算法。在UCI数据上的实验与分析表明,提出的AdaBoost推广算法不仅有效,而且部分算法比AdaBoost算法效果更好。     

发动机运输过程中多路状态监控及实时通讯系统的设计

本文阐述了利用计算机监测技术实现的多路状态监控及实时通讯系统，给出了该系统的主要功能、硬件结构及实时通讯的实现过程。     

考虑需求侧快速响应资源的数据驱动频率约束经济调度

随着可再生能源渗透率的逐步提高,电力系统惯性水平下降,系统频率安全稳定面临挑战,迫切需要配置需求侧快速响应资源参与系统频率调节服务。针对此问题,分析了变频空调、储能和电动汽车提供电力系统调频备用的可行性,建立考虑上述需求侧快速响应资源的频率安全约束联合经济调度模型,以进行源荷双侧调频备用的统一优化。然后,引入基于高维模型表达的数据驱动方法将调频备用与最大频率偏移量之间的高阶非线性、隐式关系转换为低阶、显式表达式,从而实现频率安全约束经济调度模型的简化和求解。最后,结合IEEE?30节点系统验证了所提调度模型和方法的有效性,以及所提的数据驱动频率安全约束可确保系统在不平衡功率下的异常频率在约束范围内,且需求侧快速响应资源对于提升系统频率韧性具有重要正向作用。     

一种使用改进预测成本矩阵任务优先排序的异构计算系统列表调度算法

异构计算系统执行应用效率的提高高度依赖有效的调度算法。该文提出一种新的列表调度算法,称为改进的预测优先任务和乐观处理器选择调度(IPPOSS)。通过在任务优先级排序阶段引入任务的后向预测成本,来减少调度长度。与现有工作相比,该文使用改进预测成本矩阵(IPCM),更合理地进行了任务优先级排序,从而在处理器选择阶段获得了更好的解,并保持2次时间复杂度。IPCM考虑了任务优先级排序阶段的各种计算、通信因素,比预测优先任务调度(PPTS)提出的预测成本矩阵(PCM)更容易获得合理的优先级列表。随机生成应用的有向无环图(DAG)和真实世界应用的DAG的实验结果分析表明,IPPOSS的性能优于相关算法。     

钻柱振动作用下的定向井井眼轨迹分析模型

针对定向井井眼轨迹研究现状和横向振动对钻柱受力影响,进行了钻柱振动作用下的定向井井眼轨迹分析。首先,结合定向井钻井过程,建立钻柱横向振动模型,在此基础上,得到钻柱振动下定向井井眼轨迹分析模型,以及钻头侧向力和钻头转角的关系式。然后,利用钻井现场的有关参数,结合算例分析分析,验证计算方法和分析模型的可靠性。研究结果表明:钻柱中点处横向位移、钻柱与井壁的接触力、钻头侧向力和钻头偏移角有着密切的联系,它们有着相同的变化周期。当钻柱中点处横向位移处于正方向最大值时,钻头转角达到正方向最大值,而钻柱与井壁的接触力、钻头侧向力达到负方向最大值。     

基于属性组合的集成学习算法

针对样本由数字属性构成的分类问题,在AdaBoost算法流程基础上,改传统的基于单属性分类器构造方法为基于组合属性分类器构造方法,提出了一种基于样本属性线性组合的集成学习算法。对属性组合系数的构造,提出了一般性的构造思路,按照该思路,提出了几种具体的组合系数构造方法,并对构造方法的科学合理性进行了分析。利用UCI机器学习数据集中的数据对提出的方法进行了实验与分析,结果表明,基于属性组合的集成学习算法不仅有是有效的,而且比传统AdaBoost算法好     

基于马尔可夫覆盖的Web服务发现

Web服务间蕴含的因果依赖关系及相应的推理机制,为自动Web服务发现提供了有效的理论基础.以构建自动、高效的Web服务发现方法为目标,从Web服务间所蕴含的概率因果关系出发,提出基于马尔可夫覆盖生成Web服务发现向导的方法.实验研究表明,所提出的Web服务发现方法具有较高的查准率和查全率.     

基于模糊控制的三相异步电动机软启动研究

随着三相异步电动机的普及应用,针对其启动方式的研究屡见不鲜。在一段时期以来,国内外对于三相异步电动机软启动的研究文献有很多,为日后该系统的优化设计带来了诸多启示。本文就基于模糊控制的三相异步电动机软启动模式及其设计做以阐述,探讨三相异步电动机系统软、硬件保护单元模块的改进思路,以期为相关领域研究提供有益的借鉴。     

基于CeO2/V2CTx纳米复合材料的的电化学传感器用于羟基自由基的检测

羟基自由基(·OH)的检测在人类各种疾病的发病研究进展中起着重要作用。目前基于电化学方法检测·OH的研究主要集中在有机材料载体方面。由于有机载体在极端环境中容易降解,导致以有机材料为载体的传感器稳定性和重复性都很差。虽然有一些基于无机传感材料用于·OH的检测,对于稳定性与重复性的改善成效显著,但是其有效活性位点数和导电性能的提升仍有很大的空间。通过简单的超声方法成功合成了CeO₂/V₂CT_x纳米复合材料,构建了用于·OH检测的电化学传感器,该传感器具有良好的选择性和较宽的线性范围(0.3～6 mmol/L),对·OH的检测限低至0.48μmol/L。传感性能的提高可以从2个方面解释:(1)由于V₂CT_x丰富的官能团使得·OH能够被快速吸附,从而引发具有双重氧化态(即Ce³⁺和Ce⁴⁺)的CeO₂产生电化学反应信号;(2) V₂CT_x的高导电性为电信号的长距离传输提供了途...     

机器人一体化关节模组驱控系统设计

机器人关节模组作为机器人的核心零/部件,需要满足高精度、高可靠性的要求,但由于体积、成本的制约,加大了其设计难度。设计了一种高度集成的一体化关节模组及其驱控系统,在满足“轻、薄”的机械结构设计要求基础上,重点进行了驱控系统软硬件设计开发。采用TMS320F28379D芯片为主控芯片,设计了驱控系统硬件电路,在此基础上完成了软件算法的设计。实验结果表明,所设计的一体化关节模组结构紧凑、集成化程度高且运转平稳,可以快速应用于机器人设计开发。