基于马尔科夫链的一种评价方法

应用了数理统计与随机过程理论,从分析动态系统的状态以及状态转移情况给出了一种合理的评价方法,经过实例验证,该方法效果较好.     

支持向量机规则提取

支持向量机是一种黑箱模型,其学习到的知识蕴含在决策函数中,不仅影响了用户对利用支持向量机技术构建智能系统的信心,还阻碍了支持向量机技术在数据挖掘领域的应用。由于对支持向量机规则提取进行研究有助于解决上述问题,因此该领域正成为机器学习和智能计算界的研究热点。分析了具有代表性的支持向量机规则提取算法,并提出该领域未来的研究重点。     

基于支持向量机的故障诊断方法及其应用

提出了一种采用模糊手段进行特征提取、支持向量机进行模式分类的内燃机燃油系统故障诊断方法.该方法专门针对小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广能力,首先采用模糊手段对故障信号和原因进行特征提取,接着利用支持向量机进行分类实现特征级诊断,最后将其应用于内燃机燃油系统的故障诊断中,取得了令人满意的结果.     

异步电机矢量控制中转子磁链的直接观测方法

以异步电机的等效电路为模型提出了在电机的外部构造转子磁链物理观测器的方法.理论上证明了在选取合适参数之后,用该物理观测器可以直接得到感应电机转子磁链的大小与相位,该方法用于异步电机的矢量控制系统,具有很好的实时性,且避免复杂的数字运算.     

LSP参数降维格型矢量量化应用研究

在分析LSP参数降维量化可行性的基础上,设计预处理机制实现了一种无码书LSP参数降维格型矢量量化算法,并提出了两个不同量化速率的VQ方案与MELP算法进行了对比。在24 bit/frame的实验方案中,组合4合成语音的PESQ均分超过了2.5,在无码书的条件下接近MELP有码书MSVQ的性能,可以满足低速率语音编码的音质要求并降低系统对空间复杂度和计算复杂度的需求。     

一种基于KNN-SVR的基因表达缺失值的估计方法

为了消除不相似基因对基因表达谱中缺失值估计的影响,提出了一种基于KNN SVR的缺失值估计方法.该方法先通过最近邻法选出与目标基因表达最相似的一组完全基因,再用这些基因通过支持向量回归对缺失值进行估计.还提出了用标准化偏差的方差来度量算法的稳定性和估计值的可信度.该方法通过对基因的过滤提高了缺失值估计的有效性.实验结果表明,KNN SVR法具有较高的估计精度和稳定性.     

气动力/推力矢量复合控制空空导弹最佳转弯规律

针对气动力/推力矢量复合控制空空导弹大离轴角发射的快速转弯问题,根据bang-bang控制理论,给出了导弹终端弹道角受限情况下,以最大末速为性能指标的最佳转弯规律.针对空空导弹纯气动力控制和复合控制两种情况,分别进行了初制导弹道的设计和仿真.结果显示,在中空低速发射时,采用后者转弯性能明显高于纯气动力控制导弹,而当初速高于1.2 Ma时,二者转弯性能非常接近.     

基于支持向量机的多传感器空中目标识别研究

针对空中目标识别的复杂性,将支持向量机引入对空中目标的多传感器识别,对其机理进行了详细分析,建立了基于支持向量机的空中目标识别的算法模型.仿真实验的结果表明,该方法具有很好的识别效果,并且是一种能在训练样本很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法.     

一种舰船目标一维距离像识别的新方法

提出了一种基于傅里叶-梅林变换和二叉树支持向量机相结合的舰船目标一维距离像识别方法。该方法充分利用了傅里叶-梅林变换具有的时移与尺度不变性和支持向量机在小样本分类中的优势,可以改善目标的特征稳定性,提高识别性能。针对多类舰船目标的识别,提出采用聚类分析中的均值距离来生成二叉树,将分类器分布在各个节点上,构成了多类支持向量机,减少了分类器数量和重复训练样本的数量。对4类舰船目标仿真实验的结果表明,该分类方法具有较高的识别性能、较快的识别速度。     

一种对间歇采样转发干扰的识别新方法

间歇采样转发干扰是一种针对相干雷达的有效干扰样式,该类干扰的抑制技术研究需求迫切,而干扰识别历来是抗干扰流程中的关键环节,针对间歇采样转发干扰的识别问题,提出了一种基于关联维数的干扰识别方法。通过对3类间歇采样转发干扰信号进行傅里叶变换,挖掘信号频谱上的差异,提取频域关联维数作为干扰识别的特征参数,并利用支持向量机进行分类识别,为后续雷达系统采取针对性抗干扰措施提供重要的决策信息。仿真结果证明该方法具有较高的识别率。