基于SVM实现虚拟协作伙伴的选择

随着经济全球化和网络进程的加快，企业只有开展协作与合作伙伴关系才能更好地生存和发展，因此确定伙伴选择的数学模型和优化非常必要。本文在介绍支持向量机(SVM-suppor tvector machine)基本原理和实现算法的基础上，探讨了支持向量机方法在实现虚拟协作伙伴选择中的应用。通过此模型，能为决策者提供一种有利的支持。     

水处理过程的RBF和BP神经网络建模

针对水处理过程非线性、时变和大滞后的特点，本文采用RBF和BP神经网络分别建立了水处理过程模型，利用水厂实际运行数据对两个模型分别进行了训练和检验。与BP神经网络模型相比，RBF神经网络模型具有逼近能力强、收敛速度快等优点。该模型可以实现对水处理过程的在线辨识，并可进一步用于该过程的神经网络预测控制。     

基于LonWorks技术的远程住宅智能监控系统的设计和实现

为了保障住宅的安全和方便住户的生活，设计和实现了一种基于LonWorks技术的远程住宅智能监控系统。该系统具有两层体系结构，底层是含有住宅智能监控器的LonWorks控制网络系统，顶层是基于Internet互联网的浏览器／服务器(Browser／Server)模式网络系统，两层网络通过i．LON^TM1000进行连接。系统不仅可以让相关安全部门在Internet上对住宅进行远程监测，而且还可以让用户本人在Internet上远程控制住宅内的家用电器。     

专业语料库建立及其在机器翻译中的应用

在语言信息处理的研究中,语料库（特别是双语语料库）的作用日益凸现出来。机器翻译作为语言信息处理研究的一个分支,通过采用语料库技术,较好地提高了翻译的准确性和可读性。因此,标准语料库的建立及应用在其中有着重要的地位和作用。本文主要研究了一个专业领域（如自动化、计算机）汉英平行语料库的建立,最后简述了语料库在统计机器翻译系统中的应用。     

基于YUV模型和Gabor滤波器的快速目标识别方法

为了满足移动机器人准确快速的目标识别要求,给出了一种基于YUV颜色模型和Gabor小波相结合的目标识别方法.该方法首先利用YUV色彩模型快速地对目标进行预识别,然后利用Gabor小波滤波器组对预识别后的结果进行精确识别.机器人对彩色足球的识别实验结果表明,该算法在准确识别目标的前提下,可以达到约12帧每秒的图像处理速度.     

未知参数非线性系统的自适应广义预测控制

研究非线性系统的稳定性和跟踪优化问题,针对未知参数非线性系统的参数辨识和输出跟踪问题,给出参数自适应广义预测控制方法,为使辨识模型能实时反映被控对象特性以及输出对设定值的跟踪有较高精度.提出将非线性系统转化为受控自回归滑动平均模型,根据输入输出数据辨识模型参数.采用广义预测控制滚动优化的策略得出最优控制律,将最优控制律作用于对象实现非线性系统的优化控制以及系统输出对设定值的跟踪控制.明显克服了自适应控制对模型精度要求高的缺陷且具有在线辨识,滚动优化的特点.最后,通过仿真实例验证了方法的有效性.     

径向基函数神经网络在精馏塔软测量中的应用

精馏塔是化工过程中最常用的操作单元 ,具有很强的非线性和时变性 ,故很难进行机理建模分析或常规在线实时控制 ,因而提出一种基于径向基函数神经网络的优化控制方案。通过利用径向基函数神经网络建立精馏塔产品质量的软测量模型 ,将软测量结果与现场数据比较 ,表明本模型具有比较准确的跟踪显示效果 ,并将软测量模型进一步应用到精馏塔的回流量和釜液排放量的优化控制中     

微机局域网存取Deltav DCS实时数据的低成本实现方法

随着计算机技术与控制技术的不断发展 ,分布式控制系统 (DCS)越来越多地被应用于过程控制工业领域。介绍了在没有 OPC Sever模块的情况下 ,微机局域网 (PC L AN)上存取 Fisher- Rosemount公司的 Deltav DCS实时数据的实现方法。重点讨论了通讯系统结构与实施方法、Visual C++6 .0下的程序编制方法与技巧。实践表明 ,该方法数据传输可靠 ,而且具有实现成本低的特点     

模糊多目标决策理论在电能质量综合评价中的应用

运用模糊多目标决策理论对电能质量评价方法进行了阐述,从电能质量指标入手,根据电能质量各指标的特点,确定了相应指标的目标类型,给出了各自的数学模型,并将各目标的指标值联立构成相对优属度矩阵,通过评判方法,得出目标电能质量的优劣排序。该方法可为电力市场环境下的电能质量的分析提供基础。     

生物地理学优化算法中迁移算子的比较

生物地理学优化算法(Biogeography-Based Optimization,BBO)是一种模仿物种迁移规律的智能优化算法,其中迁移算子是影响优化效果的关键环节.基于迁移地的选择模式(以迁出率高的栖息地为主导或者以迁入率高的栖息地为主导)和迁移量的规模(单变量和部分变量),提出了BBO算法中可能存在的四种迁移方式.通过对13个经典实例的实验仿真,比较4种迁移算子的优化结果,阐明了产生差异的原因.实验结果表明,迁入主导的部分迁移式算子优化效果最好.