一种新的决策树选择性集成学习方法

个体学习器的差异度是集成学习中的关键因素。流行的集成学习算法如Bagging通过重取样技术产生个体学习器的差异度。选择性集成从集成学习算法产生的个体学习器中选择一部分来集成,结果表明比原集成更好。但如何选择学习器是个难题。使用Q统计量度量两个学习器的差异度,提出一种新的决策树选择性集成学习方法。与C4.5,Bagging方法相比,表现出很好的效果。     

自动变速器实验台测控系统的研究

为满足汽车自动变速器课程电控系统的计算机网络化教学的需要,结合企业自动变速器岗位能力要求与该课程的特点,对现有自动变速器实验台进行了改造;采用工业组态软件与可编程序控制器（PLC）,形成了完整的计算机测控系统,对自动变速器工作运行状态进行了信号实时采集并应用于教学;对自动变速器电控系统进行了故障设置与排除控制,实现了远程教学、自动考核评分的教学与考核一体化控制。试验结果表明,该系统能较好地实现自动变速器课程的网络化教学。     

RP─1003型磨煤机的特点及运行分析

介绍了ＲＰ－１００３型磨煤机及制粉系统特点，并对港煤机运行中影响出力、煤粉细度、堵塞、漏风及漏粉等问题作了分析。     

粒子群优化SVM在气体定量分析中的应用

针对机动车尾气排放CO气体的定量分析中,支持向量机建模的参数难以确定、光谱数据计算量过大等问题,提出了一种自适应变异粒子群优化的支持向量机方法,对浓度范围在0.5%~8%的20组不同浓度的CO气体进行定量分析。通过对汽车尾气中CO气体的初始数据进行优化,再将优化的核函数带入支持向量机进行浓度的回归分析,将结果与BP神经网络模型回归效果作对比,实验表明：粒子群寻优得到的最优参数c=39.3152,g=0.17855;BP神经网络的适应度值在迭代60次之后趋于稳定,SVM建模时间约为BP网络的1/30,且SVM预测精度明显高于BP网络。相比与BP网络,SVM更适合处理气体定量分析问题。     

一种新的网络拓扑建模方法

网络拓扑结构能够很好地解决服从某种规律的网络传播行为问题,所以针对不同的预测和改善网络性能的目的,建立合适的网络拓扑模型是非常重要的。从复杂网络拓扑建模的角度出发,综合考虑了节点和链接的加入与消亡、节点的孤立、网络内新增的内部连接以及局域网内部的偏好连接等因素,提出了一个新的网络拓扑建模的方法NBSFN（New Base Scale Free Network）。运用Java和Matlab工具对结果进行了仿真研究,发现仿真结果能够很好地刻画出无标度、小世界等诸多特性。     

随车式摩托车废气分析仪

针对摩托车废气检测技术落后的问题,介绍了利用工业计算机主板ARM7开发的随车式摩托车废气分析仪.该分析仪由气体采样、气体分析和显示等系统组成,能够测量不同工况下摩托车尾气中5种气体成份.该仪器使用非扩散红外线(NDIR)光吸收方法分析HC、CO和CO2浓度;使用电化学方法分析O2和Nox浓度;采用霍尔传感器测量摩托车速度,采用热线式流量计测量摩托车排出尾气的流量.试验结果表明,该仪器相对误差较小,具有推广应用前景.     

一起炉水循环泵电动机烧毁事故浅析

本文分析由于高压冷却水系统泄漏,引起炉水循环泵电动机烧毁事故,并提出防范措施。     

局域世界删除演化网络模型

针对局域世界网络演化模型对于真实网络的描述过于简化的现象,提出局域世界删除演化网络模型。在网络的演化过程中既考虑了增加节点适应度对网络结构的影响,又对节点的删除和边的删除进行了探讨。研究表明增加节点的适应度可以使新节点加入时对已有网络节点的选择不只与已有网络节点的度有关;无论是删除节点还是删除边都会增加网络中度为1及度为2节点的比例,增加网络的平均路径长度,减小网络的聚类系数;随着局域世界的增大,kmax及网络的聚类系数都会增加。因此增大局域世界能够补偿删除所带来的影响。