基于Matlab与VC混合编程的研究

针对Matlab和Visual C^ 应用的特点，讨论了在VC中调用Matlab的3种方法，着重介绍了利用Matcom和Matlab编译器进行混合编程的方法和步骤，为开发处理大量数据的应用程序提供了依据。     

处理非平衡数据的粒度SVM学习算法

针对支持向量机对于非平衡数据不能进行有效分类的问题,提出一种粒度支持向量机学习算法。根据粒度计算思想对多数类样本进行粒划分并从中获取信息粒,以使数据趋于平衡。通过这些信息粒来寻找局部支持向量,并在这些局部支持向量和少数类样本上进行有效学习,使SVM在非平衡数据集上获得令人满意的泛化能力。     

基于邻域决策的序贯三支分类方法

如何设计合理的属性子空间区间是序贯三支分类研究的重要内容之一.考虑到实际应用中广泛存在的数值数据,将邻域粗糙集及邻域决策错误率引入序贯三支分类方法中,构建合理的属性子空间区间.借助邻域决策错误率约简,分别定义局部和全局属性子空间,并基于此设计基于邻域决策错误率的序贯三支分类算法.在6组UCI数据集上的实验结果表明,该分类方法不仅压缩了数据的属性空间,而且提高了数据的分类精度,为序贯三支分类方法的研究提供了新的思路.     

基于结点群的高效的动态二分查找器

针对求解NP-hard的车间生产调度存在的问题,提出了一种基于思维进化的蚁群算法。该算法建立在传统蚁群算法上,并结合思维进化思想和局部寻优思想克服了基本蚁群算法易陷入局部最优的缺陷,改进了状态转移规则,限定了信息素的范围,改进了信息素更新策略,并增加了邻域搜索。实验表明,对于典型生产调度问题,基于思维进化的蚁群算法可以求得理论最优解,在最优解、最差解和平均解3个指标上都优于基本蚁群算法,体现出了较好的性能。     

基于连续型深度置信神经网络的软件可靠性预测

为了提高软件可靠性智能预测的精度,采用连续型深度置信神经网络算法用于软件可靠性预测。首先提取影响软件可靠性的核心要素样本,并获取样本要素的关键特征;然后建立连续型深度置信神经网络(Deep Belief Network,DBN)的软件可靠性预测模型,输入待预测样本,通过多个受限波尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)层的预处理训练,以及多次反向微调迭代获取DBN权重等参数,直到达到最大RBM层数和最大反向微调迭代次数;最后获得稳定的软件可靠性预测模型。实验结果证明,通过合理设置DBN隐藏层节点数和学习速率,可以获得良好的软件可靠性预测准确率和标准差。与常用的软件可靠性预测算法相比,所提算法的预测准确度高且标准差小,在软件可靠性预测方面的适用度较高。     

基于分布式压缩感知的无线传感器网络异常数据处理

无线传感器网络的海量数据采集、传输和处理,对传感器节点的处理能力和功耗提出了严峻挑战,而且现实环境中传感器故障或者环境因素的突变会导致部分采集数据异常,而传统的数据处理方法无法对包含异常的数据进行有效的处理。针对上述问题,文中提出了两类无线传感器网络的异常数据模型,以及相应的基于分布式压缩感知的异常数据处理方法。通过协同的多个传感器进行数据压缩采样,当多个传感器采集的数据包含异常成分时,分布式压缩感知技术对数据中相同的正常分量进行一次统一重构,仅对不同的异常分量进行单独重构,从而避免了对相同数据分量的重复处理,提高了对包含异常成分数据处理的效率。另外,分布式压缩感知技术充分利用数据间的相关性,可有效减少传感器网络的数据采集量,加强其对抗异常数据的鲁棒性。对两类异常数据模型的数值仿真结果表明:相比于传统的基于单组测量值的压缩感知技术,基于分布式压缩感知技术的数据处理方法在提高异常数据重构准确率的同时,将采样数据量减少了约33%,证明了该方法的有效性。     

基于傅里叶域向量计算的多图像联合加密算法

为了解决光学多图像加密系统中的串扰噪声问题与轮廓问题,并且提高加密系统的计算效率,提出了一种基于傅里叶向量计算的高效率光学多图像加密算法。首先,设计了基于排序的像素交换处理,解决光学干涉多图像加密的轮廓问题;然后,对置乱图像在傅里叶域进行向量分解的加密处理,将置乱图像与合成向量之间的差异作为相位秘钥;最终,将合成的向量作为双随机相位编码的输入。实验结果表明:本加密系统能够有效地实现多图像的光学加密,并且具有较好的安全性。     

议当代人工智能的应用领域和发展状况

本文介绍了人工智能的发展状况和一些新型技术,这些人工智能技术在人们生活当中的一些领域已经得以使用。例如专家系统、模糊控制和神经网络等等。通过这篇文章我们要了解人工智能的几种类型和应用以及在未来的发展。     

数控线缆试样制作一体化装置的研究与应用

线缆质量直接影响供电安全,试样制作是线缆检测的必备环节,然而目前的制样方式存在劳动强度高、安全隐患大和工作效率低等诸多问题。文章通过对接近传感和导体识别技术的研究,应用PLC伺服电动机控制技术,研制了线缆试样制作一体化装置,实现一键化、精准化和智能化作业,便捷、安全、高效地完成试样制作。