A new type SVM-projected SVM

Support vector machine (SVM), developed by Vapnik et al., is a new and promising technique for classification and regression and has been proved to be competitive with the best available learning machines in many applications. However, the classification speed of SVM is substantially slower than that of other techniques with similar generalization ability. A new type SVM named projected SVM (PSVM), which is a combination of feature vector selection (FVS) method and linear SVM (LSVM), is proposed in present paper. In PSVM, the FVS method is first used to select a relevant subset (feature vectors, FVs) from the training data, and then both the training data and the test data are projected into the subspace constructed by FVs, and finally linear SVM(LSVM) is applied to classify the projected data. The time required by PSVM to calculate the class of new samples is proportional to the count of FVs. In most cases, the count of FVs is smaller than that of support vectors (SVs), and therefore PSVM is faster than SVM in running. Compared with other speeding-up techniques of SVM, PSVM is proved to possess not only speeding-up ability but also de-noising ability for high-noised data, and is found to be of potential use in mechanical fault pattern recognition.     

用混合编码遗传算法实现匹配追踪算法

在分析总结浮点数编码和格雷码编码各自特点的基础上,提出了一种用浮点数和格雷码混合编码的遗传算法来实现匹配追踪算法.该算法有机结合了遗传算法和匹配追踪算法的优点,不仅能够得到较高精度的最佳匹配参数,而且有效地降低了计算量,克服了匹配追踪算法由于计算量太大而不能广泛应用的缺点.计算机仿真结果表明,该算法提取相位的精度和提取时间均有明显改善,证实了该算法的准确性.最后,将该算法应用于转子实验台的冲击信号特征提取中,提取结果证明了它的实际应用价值.     

Turbo／MAP编译码器中的交织器优化设计

讨论采用软输出迭代译交织级联卷积码（Ｔｕｒｂｏ码）编译码器中的交织器优化设计问题．从基于最大后验概率（ＭＡＰ）算法与迭代译码的Ｔｕｒｂｏ码编译码原理出发,给出交织器设计的一些基本方法并分析其特点;提出“保奇偶”的随机交织器设计方案,它能有效地改善某些以提高编码效率为目的的“删余截短”Ｔｕｒｂｏ码的纠错性能．通过计算机仿真得出一些Ｔｕｒｂｏ码在加性高斯白噪声信道中采用不同交织器时的误码率数据,分析了交织类型和交织深度的变化对Ｔｕｒｂｏ码纠错性能的影响．针对Ｔｕｒｂｏ码的特点提出了在卫星通信等应用中交织器设计的实用性结论．     

污染带随机扩散模型的应用—长江污染带预测

本文探讨了对流扩散基本微分方程与微观微粒群运动、宏观紊流随饥扩散理论的内在联系,给出了半经验、半理论的关系和修正值的论据;将长江污染带随机扩散模型与感潮河段传输机理以及互不相容事件的概率之和等概念结合起来,合理地解决了感潮河流中污染带浓度预测问题.实测数据验证了上述结论.     

ε不敏感损失函数支持向量机分类性能研究

将原先用于支持向量回归的ε不敏感损失函数引入到支持向量分类中,提出ε不敏感损失函数支持向量分类算法(-εSVC).同标准支持向量分类方法(C-SVC)和最小二乘支持向量分类方法(LS-SVC)相比较,试验结果表明:当赋予参数ε一个足够大的接近于1的值时,-εSVC的分类正确率略低于C-SVC和LS-SVC,但是-εSVC的训练、测试和参数选择的速度要高于C-SVC和LS-SVC.特别是对于大规模数据集,这种优势将更加明显.另外,通过精确选择参数ε的值,-εSVC能够获得比C-SVC和LS-SVC更高的分类正确率,但是训练、测试和参数选择的速度却随着ε的减小而降低.     

混凝土生产输送浇注过程计算机综合监控系统

采用最新发展的多媒体信息技术、监控技术和通信技术,建立了集计算机监控、视频监控、调度和管理等于一体的计算机综合监控系统,系统包括视频、检测、网络与数据库、优化调度和生产管理与决策5个既相对独立又互有联系的子系统。在大型水利工程中实现了混凝土生产、输送、浇注过程的综合监控和管理,对生产质量和成本进行控制,对经济效益进行分析与评价等,为复杂环境下大型水利施工的生产、调度和管理提供了一套科学而有效的方法。系统已经应用于三峡工程的大坝浇注生产中,并发挥了重要作用 。     

基于神经网络的传感器故障监测与诊断方法研究

提出了一种基于神经网络的传感器故障监测与诊断的新方法。该方法先用BP网络的预测输出和传感器实际输出之差来判断传感器是否发生了故障，然后用函数型连接神经网络模拟传感器的输出特性函数，通过计算神经元连接权值的变化，确定传感器哪个输出特性参数发生了变化，最终推断传感器发生了哪一类故障。该方法的特点是只需要知道一个传感器的信息。电阻应变式力传感器故障诊断实验结果证明了该方法的实用性，为传感器故障监测与诊断提供了一条新途径。     

机械图像的识别与重构

为了得到机械图像的准确识别和重构，在研究机械图像相互转换原理的基础上，提出了基于知识和邻接关系的机械图像综合识别方法和机械图像的等间距３次样条重构方法，并针对机构图像的特点，对其３次样条重构方法进行了修正。最后，对典型的时域机械图像和频域机械图像实例进行了识别和重构。研究结果表明，该方法是准确和有效的。     

制备硬脂酸锑新方法

研究了以氧化锑、醋酸酐和硬脂酸为原料合成硬脂酸锑的新方法．本方法分２ 步反应进行：先合成醋酸锑，再利用醋酸锑合成硬脂酸锑．讨论了反应时间、反应温度、物料比对产率的影响；确定了制备硬脂酸锑的最佳工艺条件：反应温度为１４０ ℃，反应时间为４０ ｍｉｎ，物料比（ 氧化锑与硬脂酸的质量比）为０．１６∶１．与其它硬脂酸锑制备方法相比，本方法具有操作简单、成本低、产率高、无污染的特点．     

新型药物载体—淀粉微球的合成及载药研究

本文研究了淀粉微球的合成、性质及载药,微球的平均粒径为10μm,以磷酸氯喹为模型用包埋法载药,证明淀粉微球是一类无毒、可靠、有效的药物载体,是微球剂中的一种新型式。