混沌粒子群算法对支持向量机模型参数的优化

研究支持向量机模型优化问题,支持向量机的参数选择决定了其学习性能和泛化能力,由于在参数的选择范围内可选择的数量很多,在多个参数中进和盲目搜索最优参数是需要极大的时间代价,并且很难得到最优参数.常用的支持向量机优化方法有遗传算法、粒子群算法都存在易陷入局部极值,优化效果较差.为解决支持向量机参数寻优问题,提出一种基于混沌粒子群的支持向量机参数选择方法.将混沌理论引入粒子群优化算法中,从而提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,从而有效地提高了PSO算法的收敛速度和精度,得了优化支持向量机模型.并以信用卡案例数据作为研究对象进行了仿真,实验结果表明,混沌粒子群优化的SVM分类器比传统算法优化的SVM分类器的精度高和更高的效率,应用效果好.     

基于数/模变换技术的多种波形发生器

周期性的连续波形经过离散、编码后得到相应的波代码，多种波形的波代码存储在存储器中，选择一种输出并经过D/A转换得到上应的连续变化的信号波形。     

基于数/模变换技术的多种波形发生器的设计

介绍了一种基于数/模变换技术、集成化的多种波形发生器的设计方法。将周期性变化的连续信号经过采样、编码后,获得相应的波代码,波代码存放到EPROM存储器中,一片EPROM存储器可以存储多种波形的波代码,利用波形选择电路选择某种波形的波代码输出,经D/A转换器和放大器输出连续变化的模拟信号。电路中通过改变存储器输出波代码的速度来调节输出信号的频率,改变放大器的放大倍数来调节输出信号的幅值。     

静电及其防护

静止的电荷有了接地通路时产生静电放电（ESD），在人类的日常生活中这种现象是不可避免地存在的。集成电路技术的发展使电子产品更加小型化和结构复杂性，更易受ESD的攻击，电子制造商每年都因此造成很大的损失。按照防护ESD的五项原则积极防护是电子制造商降低，生产成本，提高产品质量，赢得用户信誉的必由之路。     

一种新型永磁失电制动器及其监测系统

永磁失电制动器的状态监测对伺服传动系统的安全运行具有重要意义.针对永磁失电制动器工作状态检测困难的问题,改进了制动器的内部结构,用简单可靠的检测电路实现了对制动器工作状态的实时监测.实验研究表明,该新型永磁失电制动器结构紧凑,检测结果可靠性高.