基于非规范替换法的连续控制系统离散化方法

连续控制系统离散化的常用方法包括欧拉(Euler)法、休恩(Heun)法、龙格-库塔(Runger-Kutta)法、双线性(Tustin)法等,都是采用规范替换法,依据某种映射关系将s域转换到z域,计算速度和精度都有限。在对以上方法进行分析比较的基础上,本文提出了一种非规范替换法对连续时间控制系统进行离散化,仿真结果表明与规范替换法相比,该方法的灵活性更强、离散化精度更高。     

基于聚类的类别模糊邮件过滤方法

目前各种基于规则的分类方法在电子邮件过滤中起到了良好的效果,在邮件过滤器的训练中,训练集中会存在部分邮件具有邮件类别模糊的现象,如何将训练集中的此类类别界限模糊的邮件提取出来将会对邮件的分类效果有明显提高的作用。提出一种基于聚类的过滤方法,根据界限模糊邮件数据之间的共性特征,对邮件训练集进行聚类。实验表明,与单纯的进行基于规则的分类算法相比,这种方法在各项评价指标上具有优越性。