回归型支持向量机的机翼结冰冰型预测

飞机结冰严重威胁着飞行安全。针对机翼结冰冰型预测时不确定性因素较多、难以准确预测的问题,提出了一种基于回归型支持向量机的机翼结冰冰型预测方法。在建立冰型模型的基础上,利用回归型支持向量机(Support Vector Regression,SVR)获得冰型多项式系数,从而预测出相关飞行条件和大气条件下的冰型。仿真结果表明,该方法具有较好的预测能力,可以及时提供可靠的结冰信息,为保证结冰条件下的飞行安全提供了保障。     

联合特征累积分析的压缩域运动对象检测

依据H.264压缩域中能够反映景物运动变化的MV和DCT系数特征,本文提出了一种多特征联合累积分析的压缩域运动对象检测方法。该方法对压缩码流中各宏块的运动信息进行时空域滤波,并使用雅克比矩阵描述全局运动参数和宏块MV之间的关系,简化参数求解过程,通过比较局部运动和全局运动之间的差异初步检测运动对象;选取宏块周围可靠的运动特征用于宏块DCT系数能量的投影累积,并通过熵能原理在压缩域中选取各个宏块的自适应阈值,检测运动对象的边缘及纹理显著区域;通过一定的逻辑准则将MV和DCT系数的检测结果结合起来,最终检测出视频中运动对象。实验结果表明,本文算法可准确地检测压缩视频中的运动对象,且检测结果具有较高的查全率和查准率。     

粗集支持向量机的战斗机空战效能智能评估

根据现代空战特点,选取了战斗机的空战效能评估指标集,并采用粗糙集理论对指标体系进行约简,提取对空战效能影响起关键作用的特征参数,消除冗余信息,减少了支持向量的维数。支持向量机(SVM)具有结构简单、全局最优、泛化能力强的优点。根据所提取的特征参数,文中提出采用回归型支持向量机(SVR)建立空战效能智能评估模型。并通过实例与指数法和BP神经网络法计算结果进行了比较,验证了该模型的可行性和有效性。     

支持向量机的滚动轴承状态监测

提出了一种基于支持向量机的滚动轴承状态监测方法.该方法采用小波能量表征轴承信号的特征,采用支持向量机作为分类器构建支持向量机状态监测系统.仿真实验表明该方法具有很好的在线监测性能和分类性能,该方法对于滚动轴承的监测具有一定的应用价值,并可方便地推广到其他类似的工业应用领域.     

一种确定指标权重的新方法

针对如何客观地确定某一状态下指标权重这一问题,在给出向量相似度定义的基础上,提出了一种确定指标权重的新方法——向量相似度法。依据向量的两要素(大小和方向),把向量的相似度分解为范数相似度和方向相似度,从而使得向量相似度得以准确的表达。通过计算各指标特征向量与系统综合指标向量的相似度并将其归一化处理进而得出了指标权重。由于该方法直接从系统性能指标抽样数据入手,没有人为因素的干扰,因此具有很强的客观性。结合算例确定指标权重的结果符合客观实际,与其它客观赋权法确定的权重值也很吻合,充分说明了此方法的有效性和实用性,为确定指标权重提供了一种有效的方法和途径。     

带有状态噪声的限定记忆卡尔曼滤波方法

在已有限定记忆卡尔曼滤波方法的基础上 ,引入状态噪声 ,并推导了新的限定记忆卡尔曼滤波公式。从而降低了记忆长度的选取难度 ,扩大了已有模型的适用范围     

一种新的支持向量机决策树设计算法

支持向量机决策树的精度和速度取决于树结构。为了获得好的泛化性能,应由可分性强的类为树的上层结点定义分类子任务。提出了一种新的支持向量机决策树设计算法。决策树中每个结点的分类子任务定义规则如下:采用模糊核C-均值将当前训练集粗分为两个子集,然后基于隶属度从各个子集中选择可分性强的子类定义当前结点的分类子任务,并将可分性弱的子类移至下层结点。实验结果表明,该方法的精度和速度都优于其他传统的多类分类方法。     

最小二乘支持向量机在蓄电池剩余容量建模中的应用研究

蓄电池容量是表征蓄电池工作性能的重要指标,但铅酸蓄电池剩余容量难以建模。将蓄电池检测系统测量的电压、电流、密度作为输入,荷电状态为输出,并基于最小二乘支持向量机对蓄电池充放电过程剩余容量进行了建模仿真,实现了对蓄电池剩余容量的实时预测。分析了最小二乘支持向量机参数对建模的影响,并对几种建模方法进行了比较。结果表明:该方法具有预测精确度高、推广能力强、运行时间短等优点。最小二乘支持向量机在小样本、非线性建模方面的应用表明:它在拟合精度和预测能力上都比传统方法有一定的提高,具有良好的应用前景。     

流体系结构技术发展探讨

以流计算模型为基础的流体系结构,是面向未来的单片上集成超10亿只晶体管和上千ALU时代的新型体系结构,正成为微处理器体系结构研究关注的前沿焦点之一.首先分析流计算的背景;总结现有的具有代表性的流体系结构,并对它们的结构、执行模式、并行性、片上存储使用方式和应用目标等方面进行了比较;然后归纳流程序设计及其环境,讨论当前流编译研究的热点方向;最后探讨流处理器设计的发展趋势.     

判决特征选择的快速人脸识别算法

为了在确保识别精度的条件下提高人脸识别的速度,提出了判决特征选择算法(SVM-DFS).针对多类分类问题,判决特征选择算法根据统计学习理论使用支持向量机来实现特征选择,根据全概率定理把特征选择和多类分类集成到一个统一框架.在UMIST和FERET人脸数据库上的实验表明:SVM-DFS算法可以用来挑选对分类最有用的特征,这些挑选出来的特征具有明显的物理意义.使用判决特征选择方法不但可以加快分类器的响应速度,而且不降低分类器的泛化能力.