电荷平衡式电压—频率转换器的原理及误差分析

单片集成V/F变换器广泛用于自动控制、数字仪表和无线电设备中,其功能用于完成电压和频率之间的转换.将电压量(或电流量)转换成频率信号后其抗干扰能力大为增强,并且应用极为方便.本文以AD652为例,阐述了电荷平衡式压频转换器的工作原理,重点分析了转换过程中的原理性误差和由器件带宽产生的高频误差,并求解出误差表达式.     

一种基于同步树替换文法的统计机器翻译模型

提出一种基于同步树替换文法的机器翻译模型.相对于基于短语的模型,此模型可以对远距离结构性调序和非连续短语翻译进行建模;相对于基于同步上下文无关文法模型,此模型可以对任何层次上的树节点调序进行建模.因此,该模型可以为处理语言结构间的异构对应问题提供有效的解决途径. 在两组风格差异较大的数据集上进行的实验均验证了基于同步树替换文法的模型相对于基于短语模型和基于同步上下文无关文法模型的稳定优势.     

基于图像特征提取的浮选关键参数智能预测算法

针对矿物浮选过程中回收率参数难以在线检测的问题,提出了一种智能预测算法．首先采用相对红色分量提取泡沫颜色特征,采用改进面积重构变换与分水岭方法分割泡沫图像并提取尺寸特征;然后在此基础上,通过斯密特正交化对最小二乘支持向量机（ＬＳＳＶＭ）核矩阵进行简约,利用核偏最小二乘方法进行回归计算,得到具有稀疏性的ＬＳＳＶＭ 预测模型．实验结果表明,该预测算法能有效地对矿物回收率进行预测．     

基于SVM和Kalman预测的非线性系统故障预报

针对Kalman预测在非线性系统故障预报中预测误差较大的问题.提出一种基于支持向量机预测新息的Kalman预测方法.根据未知非线性系统的典型变量分析子空间模型进行Kalman预测.采用支持向量机时间序列预测算法预测未来时刻的新息,利用新息进行Kalman单步和多步预报.在连续搅拌反应器上的仿真研究表明:所提出方法能准确地预测较长时间段内故障过程的劣化趋势,预知可能发生的故障,使操作人员有时间采取必要措施消除故障隐患.     

一种过程支持向量机及其在动态模式分类中的应用

针对一般SVM在机制上难以直接对动态模式进行分类的问题,提出了一种基于函数正交基展开的过程支持向量机.该模型的输入为时变函数,输出为模式类别.在输入函数空间中选择一组适当的正交函数基,将输入函数在该组函数基下进行有限项展开,把展开式系数作为核函数的输入.由于时变函数在基函数映射下与展开式系数一一对应,从而可利用SVM的变换机制实现动态模式分类.给出了基于SMO的求解算法,实验结果验证了模型和算法的有效性.     

嵌入式系统控制设计思想在材料试验机中的应用

介绍了嵌入式系统控制设计思想的优势,根据嵌入式系统控制设计的特点和技术要求,阐明材料试验机的特点,并以电子蠕变及持久强度试验机为例说明了嵌入式控制系统设计思想的多方面的优势和发展前景。     

西门子S7可编程控制器在内衬层生产线上的应用

介绍了用西门子S7-400可编程控制器（PLC）在内衬层生产线上的应用,根据生产线的生产工艺和控制要求,对电气系统的硬件组成和软件程序进行了设计,并且应用了组态软件设计生产线和配方画面。     

基于机器学习的文本分类技术的研究

基于机器学习的文本分类是近年来信息检索领域的热门研究技术,并且取得了较大进展.本文对文本分类的定义、文本表示进行了详细的阐述,介绍了SVM等一系列机器学习的文本分类方法和文本分类效果评估手段,指出了进一步的研究方向.     

文本分类技术研究进展

介绍文本分类的研究背景、关键技术;总结经典文本分类方法;讨论目前新涌现的分本分类模型及面临的问题,并对文本分类趋势进行展望。     

一种改进的结合K近邻法的SVM分类算法

在对支持向量机在超平面附近容易对测试样本造成错分进行研究的基础上,改进了将支持向量机分类和k近邻分类相结合的方法,形成了一种新的分类器.在分类阶段计算待识别样本和最优分类超平面的距离,如果距离差大于给定阈值可直接应用支持向量机分类,否则用最佳距离k近邻分类.数值实验表明,使用支持向量机结合最近邻分类的分类器分类比单独使用支持向量机分类具有更高的分类准确率.