机动目标运动模型动态辨识理论的研究

在对现有机动目标假定模型结构的合理性及现代战场对目标模型需求性综合分析的基础上，完成了机动目标运动模型的辨识理论研究，提出了机动目标运动模型可动态辨识的条件．为解决机动目标运动模型动态辨识提供了新的技术途径．所提出的“参数辨识模型”具有良好的模型结构，对目标的各种运动模态具有广泛的适应能力．     

Web日志挖掘中一种事务识别方法的改进

从 web日志中发现有用的信息是所有 web站点管理者的迫切愿望 ,但 web服务器日志的不准确导致数据准备阶段的复杂性 .在数据挖掘以往的应用领域如 POS数据库中 ,存在着具有自然特征的事务 ,而在 web日志中不但没有这种事务 ,而且还不容易通过分析得到这种事务 .本文首先描述了引用长度事务分割方法的用户浏览行为模型 ,然后针对这种模型提出了两点改进 :增加了网络延时参数和对噪音数据处理的考虑 .改进后的模型能适应网络延时较大且随时间变化的情况 ,更能够反映用户的实际浏览行为     

输出信号量化的双率采样系统参数辨识方法

针对双率采样和信号量化(signal quantization)[BFQB]的控制系统,采用随机重复性试验测量信息,提出基于辅助模型的双率采样量化控制系统辨识方法.分析了在随机重复试验和放松估计误差方差条件下,双率采样量化系统的模型特征并给出了分两步辨识的策略,推导了进行参数辨识所满足的持续激励条件,并给出了基于辅助模型的双率采样量化控制系统量化辨识递推算法;接着分析了所给出量化辨识递推算法的收敛性,得到了双率采样量化系统参数估计误差上界的计算式,最后数字仿真验证了该算法及结论的有效性.     

基于SOM神经网络和支持向量机的方言辨识

建立了一个基于SOM神经网络和支持向量机(SVM)的汉语方言辨识系统。该系统以湖南方言作为研究对象,借助SOM神经网络对不同方言的MFCC特征参量进行聚类,并用SVM作为最终的决策辨识器。实验结果表明:该系统与传统系统相比实时性和辨识率较好,特别适用于信噪比低的情况。     

网上招聘系统的设计与开发

运用软件工程的开发原理开发了网上招聘系统,描述了系统的整体结构、用例设计和模块设计。企业工作人员通过这个招聘系统可以统计整理应聘者的简历,并提取出需要面试的人员。提高了企业的工作效率,同时及时招聘到满意的人才     

基于神经网络的杂草图像分割算法

在自动除草系统中优化杂草图像分割算法是降低识别误差的有效途径,为此提出了一种基于神经网络的分割算法。首先由训练样本统计出植被和背景在RGB颜色空间的分布概率,接着通过Bayes理论得出最优分割曲面训练BP神经网络,再通过BP神经网络将各种颜色分为植被和背景两类,并据此分割杂草图像。与其他三种杂草图像分割算法比较,新方法以颜色代替像素点为研究对象并据此构造最优分割曲面从而减小了分割误差并具备较好的泛化能力。     

引入信息预处理的多状态二进制改进算法

针对多状态二进制防碰撞算法通讯数据存在冗余的情况,引入信息预处理与阅读器部分接收机制。在识别过程只处理冲突位,阅读器只接收并记录标签部分数据,尽量避免数据重复发送与接收,状态标志根据不同指令做变化,减少交互次数,从而降低通讯数据量。采用Java进行算法模拟仿真,结果表明,在碰撞位不连续,碰撞位冲突率低于25%时,算法在减少通讯量方面,具有明显优势。若不计入预处理过程,该算法在任何碰撞位冲突率下通讯数据量都有较大优势。     

基于基频的朝鲜语方言辨识方法的研究

该文提出了一种基于基音频率特征的中国朝鲜族语言、韩国朝鲜语和朝鲜朝鲜语方言的自动辨识方法。首先,选择具有良好区分度的基频移位差分系数作为三个方言的特征参数;其次,设计和采用了分层支持向量机分类器,并进一步引入投票法确定最佳的分类结果。实验结果表明该文提取的特征参数具有良好的区分性和较强的稳定性,该文提出的方言辨识方法比传统的移位差分倒谱系数特征方法识别率高,可以有效解决朝鲜朝鲜语、韩国朝鲜语和中国朝鲜族语言的方言辨识问题。     

Recursive identification for Hammerstein–Wiener systems with dead-zone input nonlinearity

A new recursive algorithm is proposed for the identification of a special form of Hammerstein–Wiener system with dead-zone nonlinearity input block. The direct motivation of this work is to implement on-line control strategies on this kind of system to produce adaptive control algorithms. With the parameterization model of the Hammerstein–Wiener system, a special form of model estimation error is defined; and then its approximate formula is given for the following derivation. Based on these, a recursive identification algorithm is established that aims at minimizing the sum of the squared parameter estimation errors. The conditions of uniform convergence are obtained from the property analysis of the proposed algorithm and an adaptive setting method for a weighted factor in the algorithm is given, which enhances the convergence of the proposed algorithm. This algorithm can also be used for the identification of the Hammerstein systems with dead-zone nonlinearity input block. Three simulation examples show the validity of this algorithm.     

基于在线评判系统的程序设计教学

本文介绍了以在线评判系统为平台的程序设计教学模式,这一教学模式将教师与学生、课堂教学与实验教学、课内学习与课外学习融为一体,既减轻了教师低层次重复性工作量,又能吸引学生主动学习、主动实验,从而切实提高学生的程序设计能力。