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1.
基于GPRS/GPS的车辆监控系统的设计   总被引:24,自引:12,他引:12  
分析了利用GPRS网络传送车辆定位数据的优点。研究了如何应用Rockwell GPS OEM板、WISM02C-2模块和TCP\IP芯片进行移动单元的软硬件设计,以及应用Socket组件进行监控中心通信软件的设计。  相似文献
2.
改进的基本粒子群优化算法   总被引:23,自引:1,他引:22  
提出一种基本粒子群算法(BPSO)改进方案,将基本粒子群算法粒子行为基于个体极值点和全局极值点变化为基于个体极值中心点和全局极值点,使得粒子能够获得更多的信息量来调整自身的状态。用3个基准函数对新算法进行了实验,结果表明,新算法在解的收敛性和稳定性等方面优于基本粒子群算法.  相似文献
3.
基于GPS/GPRS/GIS的车辆监控系统的设计   总被引:21,自引:0,他引:21       下载免费PDF全文
本文介绍了车辆监控系统的组成,研究了如何应用Rockwell GPS OEM板和WISMOQUIKQ2406B模块进行移动单元的软硬件设计,以及监控中心 GIS软件的设计.重点介绍嵌入TCP/IP协议处理的Q2406B模块如何通过AT指令接入Internet以及如何和监控中心传输TCP数据.  相似文献
4.
支持向量机最优模型选择的研究   总被引:18,自引:0,他引:18  
通过对核矩阵的研究,利用核矩阵的对称正定性,采用核校准的方法提出了一种SVM最优模型选择的算法——OMSA算法.利用训练样本不通过SVM标准训练和测试过程而寻求最优的核参数和相应的最优学习模型,弥补了传统SVM在模型选择上经验性强和计算量大的不足.采用该算法在UCI标准数据集和FERET标准人脸库上进行了实验,结果表明,通过该算法找到的核参数以及相应的核矩阵是最优的,得到的SVM分类器的错误率最小.该算法为SVM最优模型选择提供了一种可行的方法,同时对其他基于核的学习方法也具有一定的参考价值.  相似文献
5.
一种快速支持向量机分类算法的研究   总被引:17,自引:1,他引:16  
提出一种快速的支持向量机分类算法——FCSVM,对支持向量集采用变换的方式,用少量的支持向量代替全部支持向量进行分类计算,在保证不损失分类精度的前提下使得分类速度有较大提高.在UCI标准数据集上进行的分类实验以及在FERET标准人脸库上进行的人脸识别实验都表明该算法具有较好的性能,在一定程度上克服了传统的支持向量机分类速度较慢的缺点、尤其在训练集规模庞大、支持向量数量较多的情况下,采用该算法能够较大幅度地减小计算复杂度,提高分类速度.  相似文献
6.
支持向量机及其在模式识别中的应用   总被引:17,自引:0,他引:17       下载免费PDF全文
Statistical learning theory(SLT)and support vector machine(SVM) are effective to solve problems of machine learning under the condition of finite samples.It is known that the performance of support vector machine is often better than that of some neural networks in pattern recognition,especially in high dimensional space,and they arewell used in many domains for recognition.This paper at first introduces the basic theory of SLT and SVM,then points out the key problems of SVM and its research situation in recent years,and at last describes some applications of SVM in the field of pattern recognition.  相似文献
7.
数据挖掘中聚类算法比较研究   总被引:16,自引:0,他引:16  
聚类算法是数据挖掘的核心技术,本文结合提出了评价聚类算法好坏的5个标准,基于这5个标准,对数据挖掘中常用聚类算法作了比较分析,以便于人们更容易,更快捷地找到一种适用于特定问题的聚类算法。  相似文献
8.
基于粒子群优化算法的聚类分析   总被引:15,自引:0,他引:15  
基于求解实优化问题时粒子群算法优于遗传算法这一事实,在基于遗传算法的K-均值聚类算法的基础上,给出了一种摹于粒子群优化算法的聚类方法。实验结果显示,基于粒子群优化算法的聚类方法在收敛速度方面明显优于基于遗传算法的聚类方法。  相似文献
9.
周期芽苞Fibonacci序列构造M-J混沌分形图谱的一族猜想   总被引:14,自引:1,他引:13  
利用逃逸时间算法绘制M-J混沌分形图谱,通过计算机数学实验找到Mandellbrot集的普适常数和相应充满Julia集的近似标度不变因子,定性说明了M-J混沌分形图谱标度不变的特性,同时,通过实验与数据分析发现Mandelbrot集周期芽苞的Fibonacci序列的拓扑不变性,找到M-集内的黄金分割点,最后给出由Mandelbrot集参数平面上某个吸引周期芽苞中的参数与动力平面上相应Julia集图像结构之间的对应关系,并给出M-J周期轨道的递归公式和多重结构特征图的猜想。  相似文献
10.
双混沌机制优化方法及其应用   总被引:14,自引:2,他引:12  
为了克服混沌优化方法在缩小优化变量的搜索空间前所进行的盲目搜索,提出一种具有双混沌机制的优化方法。该方法同时利用两种不同的混沌机制在搜索空间进行搜索,根据搜索情况来缩小搜索空间。该方法能够改善算法的通用性,避免了针对不同的优化函数选择搜索参数的缺点。仿真结果表明,该方法的搜索效率明显高于普通的混沌优化方法。  相似文献
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