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针对基于红外光谱的CO气体定量分析模型对机动车尾气排放中有害气体CO的定量分析;选取了浓度范围在0.5%~20%的15组不同浓度的CO气体样本,建立CO浓度的支持向量机( SVM)回归分析模型,基于改进的网格搜索法对SVM的相关参数进行了优化。实验结果表明:经过SVM的回归分析,与传统的光谱吸收方法相比,处理后浓度值比实验所得浓度值更接近CO标定值;与粒子群优化( PSO)算法作对比,采用网格搜索法获得的最佳参数糟=0.707,早=0.5,PSO获得的糟=55.911,早=0.01,所用时间比PSO算法节省约40%。SVM应用于CO的浓度分析,符合实验要求,回归效率提高。 相似文献
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本文研究一类具有随机时变时滞及随机发生非线性(RONs)的离散时间马尔可夫跳跃系统的故障检测问题.针对多重时变时滞发生时所具有的随机特性,使用相互独立的伯努利随机过程来刻画这一现象.进一步地,在故障检测研究中考虑一类由伯努利分布白序列描述的随机非线性干扰.本文的目的是设计一个故障检测滤波器,使得整个误差动态系统满足均方指数稳定及相应的H∞性能指标.通过Lyapunov稳定性理论及随机分析技术,建立满足均方指数稳定和H∞干扰抑制的充分条件,进而使用半定程序方法求解一个凸优化问题,获取所设计的故障检测滤波器增益特性.最后,通过仿真算例证实了该设计方法的实用性和有效性. 相似文献