基于三支决策的二阶段分类模型研究

当对三支决策边界域进一步划分时,边界域知识存在划分信息不足,从而导致分类精度不高,针对上述问题提出一种新的基于三支决策的二阶段分类模型(TWD-TP).第一阶段根据贝叶斯规则构建三支决策中样本的条件概率,通过求解最优化损失函数得到所需阈值,然后按照三支决策规则对数据集进行划分.三支决策是基于最小风险贝叶斯决策理论的划分,在其正域、负域中包含一定的误分类样本;在第二阶段通过类标签索引分别将正域、负域中误分样本作为增量信息引入延迟决策域,形成重构边界域,最后对重构边界域进行划分.实验结果表明:所提出的TWD-TP模型不仅能在三支决策划分中筛选出高误分类特征的样本,同时其重构边界域中不能被划分的样本得到正确划分,分类精度进一步提高.     

基于频繁项集分类统计的增量式关联规则应用

针对商业交易数据构成项目繁多、动态数据增加量大、历史数据量更大的特点,根据频繁项集的商业特征,分为新生、成熟、老化、过期4种类型并分类统计;提出了基于分类统计增量地挖掘新增业务数据中关联规则的算法,算法只需两次扫描新增数据库,无需扫描历史数据库,算法将发现的规则按照其反应的商业特征分为4种类型:新生规则、成熟规则、老化规则、过期规则,在提升规则内容识别效率的同时,强化规则特点的识别能力。     

支持向量机增量学习中模型参数选择问题研究

支持向量机性能主要受模型参数的影响,而支持向量机增量学习中模型参数选择问题研究较少。针对这一问题,提出一种支持向量机增量学习中模型参数选择方法。将鲁棒度作为增量学习的性能估计准则,用拟合误差和比例系数调节解空间取值范围,采用梯度下降法搜索参数,用初始模型参数作为梯度下降法的初始值。用该方法对Logistic模型和航空发动机振动监控进行实验。结果表明：与基本遗传算法和梯度法进行比较,所提方法能充分利用历史学习的结果,缩小解空间的搜索范围,加快收敛速度。     

基于单神经元控制器交流 PWM 调速系统

针对常用的单神经元控制方法在交流ＰＷＭ调速系统中应用存在的问题,提出一种基于增量式单神经元控制方法,仿真结果表明该方法有效提高了控制效果和系统性能,且控制器结构简单,适于工程应用．     

聚类加权PSO-LSSVR的模拟电路性能在线评价策略

针对模拟电路性能在线评价中现场数据采集不可避免产生错值和干扰的问题,运用模糊C-均值聚类（FCM）方法,根据数据特征将电路模型分为多个子模型,同时对子模型样本进行加权;利用标准支持向量机（LSSVR）,结合粒子群算法（PSO）对于参数优化的优越性,实现对于错值、干扰参数的有效抑制.考虑到传统的离线评价策略在训练样本组发生变化时,存在模型不能适时调整等问题,引入增减交互更新设计,实现模型的快速在线更新.实验以高效模拟电路实验为依托,采用近两年内由精密仪器设备测评所得的传统的OTL放大电路的八项技术指标构建训练集,建立PSO-LSS-VR的组合模型进行在线评价.结果表明：该方法能有效处理错值和干扰所带来的回归偏差,性能优于传统LSSVR法、ε-SVR法,评价精度与精密仪器性能评价精度近乎相同,同时具有运算速度优的优势.仿真实验进一步验证了模拟电路性能评价方法PSO-LSSVR的有效性.     

复杂矿山设备周期激励响应分析的增量谐波平衡法

针对复杂矿山设备中由于存在周期激励而引发的严重振动问题,以大型矿用给料装置为研究对象,将其钢结构机架简化为框架结构模型;考虑物料冲击是引发振动的主要原因,推导了非简谐周期激励的增量谐波平衡法;采用此方法分析周期激励下矿山设备的振动特性,并与Newmark-β法进行对比,验证了算法的精确性效率;研究设备与地面或基础接触时产生的非线性动响应,以及不同地面软硬程度下响应的规律.结果表明,该法用来分析复杂矿山设备在周期激励作用下的非线性稳态响应问题是有效的.     

用于手写数字识别的增量式模糊支持向量机

根据不同训练样本对于训练过程具有不同的贡献度,构造增量函数.通过设置增量函数的阈值,构造了用于手写数字识别的增量式模糊支持向量机.选取机器学习与智能系统中心的手写数字识别问题来验证文中方法的优越性,与模糊支持向量机相比,文中方法加快了训练过程,提高了识别精度.     

双向地震作用下多层偏心结构的增量动力分析

以往的增量动力分析(Incremental Dynamic Analysis, IDA)研究主要是针对单向地震下的对称结构,而对于地震动的多维性、结构偏心引起的扭转效应的影响则考虑较少。为此,设计了一幢5层的偏心结构模型,选取Taft双向地震记录为双向激励对结构模型进行多维增量动力分析。分析了结构在地震下的扭转效应对边缘框架反应的放大作用,并基于IDA能力曲线对结构模型进行多性能水准抗震评估。通过算例分析得到以下结论:基于IDA的结构抗震评估方法,概念清晰,操作简单;偏心结构在双向地震下的扭转效应会导致部分边缘框架的反应放大,且地震强度越大这种放大效应越明显;当考虑双向地震作用时,直接采用建议的双向IDA方法进行结构性能分析更具合理性。     

大规模MIMO系统中的双向搜索天线选择算法

大规模MIMO(Massive MIMO)拥有众多天线,如果按照传统的方式配备等量的射频链路,势必会大幅度增加硬件成本及系统复杂度.天线选择技术能够在不损害多天线系统优势的前提下,使射频链路成本明显下降.天线选择的主要方法其思想是在全部天线中选出部分天线传输数据,从而使射频链路成本不再成为限制因素,在实际的无线信道中,信道状态变化多样,为了达到所需性能指标,通信系统需要选择不同数目的天线进行数据传输,而现有的天线选择算法往往只适用于固定天线数的场景.本文针对多变的信道状态,基于递增选择算法与递减选择算法提出了双向搜索天线选择算法,能够灵活应对不同的天线数需求,并且保持了较低的计算复杂度.     

基于增量式PID控制的全静压测试系统设计

针对现阶段全静压测试设备结构复杂、价格昂贵,并且自动化程度低、测试效率低等问题,提出一种基于增量式PID控制的全静压测试系统的设计方法。系统通过STM32单片机完成核心控制任务,实现对密闭容器及管路中压力的精确控制,并完成压力的自动测量和相关飞行参数的显示。实验证明该系统具有响应速度快,超调量小等优点,并且能达到全静压系统测试精度的要求。该全静压测试系统成本低廉,通用性强,使用方便,测试周期短,适合于多种机型,具有较好有应用前景。