支持向量机在空气污染指数中应用研究

空气污染指数是评估空气质量状况的一个重要指标,能通过空气污染指数衡量天气的质量。支持向量机是一种新型的机器学习方法,能够建立非线性的回归模型,并结合时间序列的建模方式,对空气污染指数进行预测。通过实验证明,采用支持向量机这种小样本训练的方式,训练速度较快,预测精度较高,是一种较新的预测模型,对实际的天气预测有一定的意义。     

“电机与拖动”课程教学改革

本文从以下几个方面阐述了“电机与拖动”课程教学改革。教学课程改革包括科学制定教学大纲、加强教材建设和合理选择教学内容;教学方法和教学手段改革包括采用多元化教学方法、多媒体技术及利用信息化技术进行网络课程建设;实验教学改革包括改革实验课教学和实习课教学;考试方法改革包括建立试卷库并采用多种考核方法。     

一种改进的雷达辐射源识别在线学习方法

针对支持向量机分类器学习新增样本知识实时性差的问题,本文研究了一种基于壳向量和Parzen窗密度估计的雷达辐射源识别在线学习方法.通过Parzen窗密度估计剔除样本孤立野点,通过求取样本集的壳向量缩短训练时间,利用训练好的分类器完成雷达信号样本识别.仿真实验表明,提出的基于壳向量和Parzen窗密度估计的雷达辐射源识别...     

“电机与拖动”基础课程教学方法研究

电机与拖动课程是电气工程及其自动化专业的一门专业基础课,对于如何提高电机与拖动的实践教学效果一直是该专业的热点问题。文章主要将互联网+技术结合到电机与拖动教学中,在线上线下混合新课堂教学模式下,通过工程导向让学生更积极、主动地学习知识,并通过实践表明新模式可以使许多抽象的问题简单化,从而提高学生学习的积极性,最终熟练掌握知识。     

基于主动学习的支持向量机算法

针对支持向量机（svM）模型不能有效处理海量数据挖掘的问题,提出一种改进的基于主动学习的支持向量机（AL_SVM）方法。该方法首先将训练集随机划分为多个独立同分布的子集,并选择其中一个子集作为初始训练集来训练SVM得到初始分类器和支持向量集,然后根据已经得到的分类器信息在剩余样本集中选择对于分类器改进作用最大的有价值样本。并与已得到的支持向量集合并构成新训练集,以更新分类器,从而在保留重要支持向量信息的前提下,去除大量不重要的支持向量,一定程度上避免了过学习问题,提高了学习效率。实验表明,AL_SVM方法能够在保持学习器泛化能力的同时提高其学习效率。     

时间序列预测问题中小波分解的应用研究

针对非平稳时间序列预测问题,将支持向量机理论和小波理论相结合进行预测.首先对复杂的非平稳时间序列进行小波分解得到相对平稳的分量,然后对相对平稳的分量单独用SVR建模进行预测,最后将得到的多个预测结果进行组合得到最终的预测结果.同时实验验证了其有效性.     

一种在线向量机增强学习算法

为了在智能学习和改变规则的情况下,在线最小二乘法支持向量机可以高效地估计值函数,采用了一种基于最小二乘支持向量机的新算法,通过汽车过山地实例证明了在线最小二乘法支持向量机的优越性,验证了该方法的可行性和有效性,利用最小二乘支持向量机通过一系列线性方程求解,使得在线应用成为可能.     

基于支持向量域描述的学习分类器

文章在分析支持向量域描述的基础上发展了一类基于描述的学习分类器.该算法在训练时通过在高维特征空间中求取所描述的训练样本的超球体边界，然后通过该边界对样本数据进行分类.文章所获得的学习算法和支持向量机（SVM）和序列最小优化（SMO）算法相比，不仅降低了样本的采集代价，而且在训练速度上有了很大提高.在CBCL人脸库和USPS手写数字识别的实验中，给出了该算法和SVM、SOM算法的实验对比结果，说明了该学习算法的有效性。     

支持向量机在交通量预测中的应用

交通量预测对于区域交通规划有重要意义。提出一种基于支持向量机理论的交通量预测方法。该方法以统计学习理论为基础，通过和BP神经网络进行比较的实验，证明其在交通量预测中的有效性。     

“航空电机及电气传动”课程机辅教学实践

本文以"航空电机及电气传动"课程中开关磁阻电机及其系统为例,利用电磁场有限元分析及电力电子仿真软件,以电机的基本结构、工作原理、工作特性和应用场合为主线,进一步直观呈现其磁场分布及电气传动系统运行曲线,使得理论教学内容紧密结合工程实际。本文所述的软件对于其他电机及其电气传动系统的教学具有一定的参考价值,亦可用于学生本科毕业设计环节。     

"拖动与控制"教学多媒体课件的制作

多媒体辅助教学是现代教育的发展趋势。根据《拖动与控制》教学大纲的要求,结合作者多年的教学经验,设计并制作了课程课件。该课件嵌入了各拖动过程的Matlab仿真,得出的结论与教材一致,更好的激发了学生积极学习的兴趣,促进了学生的主动探究与思考。应用Flash制作动画将各种电机的工作原理、工作过程等内容表现出来,实现了板书的数字化。本课件具有教学资源丰富多样,学习交互功能良好,界面设计直观、友好等特点。     

Online Identification of Stator Transient Inductance in Rotor-Flux-Oriented Induction Motor Drive

In a rotor-flux-oriented induction motor drive, stator transient inductance is varied with the change of operating conditions. If the stator transient inductance is not tuned, the field orientation cannot be obtained. As a result, q-axis rotor flux does not become zero, and the performance is deteriorated. This paper shows the problems caused by the detuning of stator transient inductance and proposes a simple online tuning scheme of stator transient inductance for an indirect rotor flux-oriented induction motor drive. Stator transient inductance is estimated only by stator voltage and stator current. The proposed method is verified by simulation and experimental results.     

基于直流电机控制与驱动模块的研究与应用

直流电机控制与驱动模块是基于单片机技术和PWM驱动所实现的直流调速控制技术,运用AVR编程技术、串口通信技术、电子制版技术,通过小型电子模块的表现方式,将小型直流电机的驱动与控制功能集成在一块小型的电路板上,为各种小功率的直流电机和直流减速电机提供控制与驱动。     

在线学习系统课程评价的情感分析研究

随着互联网的发展,在线学习方式越来越被人们所接受,对在线学习平台上的课程评论进行情感分析是一个值得研究的问题。文章采用基于机器学习的情感分析技术对在线学习平台上的课程评论进行了情感分析研究。构建了课程评价领域的情感词库,采用卡方检验对特征集进行降维,并训练了多种机器学习模型。实验结果表明了该方法具有一定的效果。     

企业网上学习平台学习行为分析与学习推荐方法研究

针对企业网上学习平台多年运营积累的大量学习行为数据以及越来越多的精准化学习需求,文章基于公司网上学习平台运营特点,进行学习行为分析和推荐方法研究。首先提出一种学习行为分析与学习推荐总体架构,帮助平台管理员进行学习推荐策略部署,并将所提方法在某运营商网上学习平台进行实验应用。实验数据表明了所提方法的有效性。     

“电路原理”课程线上线下混合式教学模式初探

信息技术的飞速发展促使教育教学方法不断推陈出新, “线上线下混合式教学模式”正是在互联网+大时代背景下应运而生的新兴教学模式。实践表明, “电路原理”课程采用“线上线下混合式教学模式”,不仅显著拓宽了学生学习空间,而且大大激发了学生主动学习的热情,教学调查结果显示线上线下交互学习模式颇受同学欢迎。     

机械制冷机用直线电机驱动电路的谐波特性研究

对机械制冷机用直线电机驱动电路的谐波特性进行了研究。选择一台150 W的直线电机作为研究对象,通过理论仿真和实验验证进行了输出电压的谐波分析,探究了滤波器设计对驱动电路谐波特性的影响。通过研究滤波器电感L和电容C的变化与输出谐波的关系对滤波器进行了优化。经过优化的滤波器在性能上得到了很大的提升,输出驱动的谐波总畸变率(Total Harmonic Distortion, THD)从4%降到了1.96%。     

基于学习风格模型的学生分组优化方法

分组学习通过组内成员的交流与优势互补实现更高效的学习。但随机分组或指定分组很难全面考虑学习风格对学习效果的影响。文章应用Felder-Silverman学习风格模型表达学习者特征,以组内学习风格多样性和组间学习风格均衡性为目标,采用人工蜂群算法优化分组。对比固定分组,优化分组可有效兼顾组内多样性和组间公平性。通过对比小组任务和个人任务得分率,证实了优化的分组可提高学习效果。