基于小波变换与神经网络的表面肌电信号的情感识别

情感识别是情感计算的一个关键问题。针对表面肌电图(EMG)的非平稳性,采用小波变换方法对表面肌电信号进行分析,提取小波系数最大值和最小值构造特征矢量,分别输入用L-M算法改进的BP神经网络分类器和最近邻法分类器进行情感识别。实验表明,提取EMG的小波系数对joy、anger、sadness、pleasure四种情感进行识别,BP神经网络分类器识别效果优于最近邻法分类器。说明小波变换的方法对EMG进行分析是可行且有效的,并有很大的应用前景。     

基于AOP和Web服务的多层分布式系统

把面向方面编程的思想引入到Web服务中,将其横切关注点(日志、事务、权限认证等)实现为方面服务,在系统执行时用编织器在SOAP消息层编织Web服务和方面服务来构建最终系统,并结合面向服务软件体系结构和J2EE的多层架构提出一个基于方面服务和Web服务的软件架构。给出一个应用该软件架构的实例。     

水涤脱附条件下活性炭脱除SO2和NO中吸附反应空间的研究

以不同吸附材料吸附性能测试实验的结果为依据,对水涤脱附条件下活性炭同时脱硫脱硝过程的机理进行了研究,并对参与吸附过程的反应空间进行了分析.研究表明,活性炭的孔径分布是决定吸附材料对SO2和NO吸附性能的关键因素,活性炭同时吸附SO2和NO时,反应构型临界尺寸比单纯脱硫过程中的尺寸增大,直径为1.1～1.5nm的孔隙成为主要的吸附场所,平均孔径为6.27nm、微分孔径分布峰值为1.0～3.5nm的活性炭AC6成为一种具有最佳吸附性能的活性炭.     

改进的禁忌搜索算法在肌电信号情感识别中的应用

针对基于肌电(EMG)信号的情感识别问题,提出了一种新颖的特征选择方法.该方法用相关性分析对原始特征降维,再利用改进的禁忌搜索算法结合Fisher分类器,对高兴、厌恶、悲伤、惊奇、愤怒和恐惧6种肌电信号的情感进行特征选择.实验结果表明,该方法能以较少的特征获得较高的识别率,得到了有利于情感识别系统建立的有效特征子集.     

Tabu Search中集中性和多样性的自适应搜索策略

近年来的研究表明，集中性与多样性策略在禁忌搜索中是非常重要的,但集中性与多样性常常又是矛盾的，如何解决集中性与多样性之间的矛盾就成为一个值得关注的话题,以组合优化中的著名难题TSP(traveling salesman problem)为例，提出了一种新颖的自适应搜索策略，通过邻域和候选集的相互配合，动态地调整候选集中分别用于集中性搜索与多样性搜索的元素个数，较好地解决了集中性与多样性的冲突问题．仿真实验表明，该算法是可行的和有效的。     

基于禁忌搜索的模糊神经网络结构优化

本文提出了一种基于禁忌搜索的模糊神经网络自动优化学习方法（fuzzy neural network based on tabusearch，FNNTS）。该方法利用禁忌搜索算法搜索最优的模糊神经网络结构，并结合最小二乘法和梯度下降法对网络参数进行学习，大大减少了对专家知识的依赖。非线性函数逼近的实验结果表明，所提出的方法能获得更精练的网络结构和更小的误差，从而验证了本文方法的有效性和可行性。     

基于数值计算的布尔表达式约简工具

运用数论理论中素数的性质和特点,将符号计算问题转化为数值计算问题,设计了一个布尔表达式化简工具。在理论上根据素数的性质重新定义了布尔函数的合取、析取以及非运算,并提供了相应的推理规则;提出基于素数性质的布尔函数约简算法。用VC++实现了布尔表达式约简工具,并为该工具在底层构建了大数据计算模块,以确保对变量个数没有局限性。该工具既可独立使用,也可以提供DLL作为其它软件、工具、算法的一部分。在移动通信用户流失分析中应用了该工具,取得较好的效果。     

求解TSP问题的自逃逸混合离散粒子群算法研究

通过对旅行商问题（TSP）局部最优解与个体最优解、群体最优解之间的关系分析,针对DPSO算法易早熟和收敛慢的缺点,重新定义了离散粒子群DPSO的速度、位置公式,结合生物界中物种在生存密度过大时个体会自动分散迁徙的特性和局部搜索算法（SEC）后,提出了一种新的自逃逸混合离散粒子群算法（SEHDPSO）.自逃逸思想是一种确定性变异操作,能使算法中陷入局部极小区域的粒子通过自逃逸行为进行全局寻优,从而克服算法易早熟的缺陷.仿真结果表明,SEHDPSO算法比混合蚁群算法（ACS＋2-OPT）具有更好的收敛性和搜索效率.     

保温材料节能评判与奖励生产的税率建议

综合考虑建筑使用能耗和围护结构所用材料的生产能耗，特别是比较不同保温材料的生产能耗和导热系数对总能耗的影响。提出采用总能耗达最小值时的围护结构传热热绝缘系数对应的总能耗，比较不同保温材料节能性能优劣可操作性强。并据此提出税收政策上奖励保温材料生产的建议和奖励税率的确定。