基于支持向量机的未知雷达用途识别技术

雷达用途识别是雷达目标威胁评估的重要方面.在简要阐述支持向量机(SVM)基本原理的基础上,系统地论述了基于优化惩罚因子C参数的支持向量机算法和交叉验证法相结合的未知雷达用途识别方法.在训练集中,该方法能自动优化出(寻找最佳)支持向量机的核函数参数γ和惩罚因子C,利用优化的参数对训练集进行训练,可得到最佳的支持向量机模型,并用该模型对测试集进行分类,从而对未知雷达用途进行识别.识别实例表明,该方法识别结果令人满意,使基于常规分类方法可能存在的无法识别或误识别等现象得到了明显的改善.     

蚁群算法优化支持向量机的人脸识别

针对角点特征检测进行人脸识别中特征配准度低、识别精度不高的问题,提出基于蚁群算法和支持向量机的人脸识别算法。首先采用支持向量机算法进行人脸多重特征检测提取,然后对提取到的特征信息采用蚁群算法进行训练分类,实现对人脸特征的准确检测和分类识别,最后在Matlab仿真平台上进行性能测试,仿真结果表明,采用该算法进行人脸识别的精度较高,训练过程的收敛性较好,计算开销降低。     

基于聚类和支持向量机的个人信誉评估方法

针对传统的个人信誉评估方法存在的缺陷,提出了一种基于K均值聚类和支持向量机结合的个人信誉评估方法。该方法先将测试数据集进行聚类,根据数据离聚类的数据分布来选取合适数据训练支持向量机,然后利用支持向量机进行分类。结果表明,同单一利用支持向量机分类进行比较,该方法减少了训练时间,同时具有较高的测试精度,比传统的个人信誉评估模型有更好的效果。     

基于全局-局部SVM的钢板表面缺陷分类

为了提高钢板表面缺陷分类识别,提出一种新的全局和局部支持向量机分类模型。首先,通过样本提取算法将整个训练样本划分为非边界样本和边界样本。非边界样本用于训练全局支持向量机,并获得两条全局决策边界。边界样本用于寻找测试样本的K-近邻样本,通过训练K-近邻样本获得相应的局部支持向量机。若测试样本位于全局决策边界线两侧,直接给出分类结果,否则,由局部支持向量机进行分类决策。最终,新的模型结合二叉树算法实现了4种钢板表面缺陷的分类问题。实验结果显示,全局和局部支持向量机模型有令人满意的综合性能。     

用支持向量机识别毒品的太赫兹吸收光谱

在采用太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术对9种常见毒品纯品和3种混合物进行实验研究,并得到它们在0.2～2 THz频率范围的特征吸收光谱的基础上,用支持向量机(SVM)对毒品纯品和混合物的太赫兹吸收光谱进行了识别分类.用归一化预处理后的9种毒品和面粉的太赫兹吸收光谱训练libsvm模型.选用与训练光谱不同时间测得的毒品和混合物的太赫兹吸收光谱作为检测光谱,经过归一化预处理之后分别输入到训练好的libsvm模型中进行识别,识别率达100%.识别结果允分表明,用支持向量机可以实现对不同种类毒品的识别和鉴定,为太赫兹光谱技术用于毒品的检测和识别提供了另一种有效的方法.     

基于SVM和遗传算法的变频器故障诊断研究

提出一种基于遗传算法和支持向量机的故障诊断模型.该模型采用故障识别中的分类效果作为遗传算法中的适应度函数对故障信号进行特征提取和选择,得到更能反映故障类别的特征,作为识别特征输入多类支持向量机的输入,实现不同类别故障的识别.将该模型应用于变频器功率变换主电路的故障诊断.仿真结果表明,经过遗传算法提取的特征在保持分类精度的基础上,提高了变频器故障识别的效率.     

一种基于内壳向量的SVM增量式学习算法

本文针对支持向量机难以快速有效地进行增量式学习的问题,提出了一种基于内壳向量的支持向量机增量式学习算法.算法通过线性规划运算求得最可能包含支持向量的壳向量和内壳向量集合,在保证分类精度的前提下最大程度地缩小训练集规模,进而在新的训练集中快速训练支持向量机.将该算法应用于公开数据及低空飞行声目标分类识别,结果表明,新算法...     

基于双正交样条小波的输油管道焊接缺陷漏磁信号识别技术

针对输油管道焊接缺陷漏磁信号量大,无法精准检测漏磁信号磁场强度,影响识别效果的问题,提出基于双正交样条小波的输油管道焊接缺陷漏磁信号识别技术。应用双正交样条小波技术分解信号,采用稀疏矩阵求解器分解磁感应强度。计算连续小波变换系数和缺陷内漏磁场场磁导率,明确不同介质磁感应强度和场磁导率关系,识别凹、凸缺陷漏磁信号。实验结果表明,该技术凹形缺陷磁场强度检测结果只在峰值处出现了与实际数据最大为50 A/m的偏差,凸形缺陷磁场强度检测结果与实验数据一致。     

基于数据挖掘技术的云环境服务分类算法

为了提高Web服务的分类效果,提出了一种基于数据挖掘技术的云环境Web服务分类算法.首先提取服务特征向量,并进行相应预处理得到服务特征向量集,然后采用最小二乘支持向量机训练特征向量集,并采用萤火虫算法优化最小二乘支持向量机参数,建立最优的服务分类模型,最后采用标准数据进行仿真实验,对本文算法性能进行测试.仿真实验结果表明,相对于其它Web服务分类算法,本文算法不仅提高了Web服务分类的精度,而且提高了Web服务分类效率.     

模糊格构造型形态神经网络

针对构造型形态神经网络(CMNN)决策函数的局限性,提出了一种模糊格构造型形态神经网络(FLCMNN);该模型在利用训练好的CMNN进行分类时,引入模糊格包容性测度计算测试样本属于各超盒的隶属度值.采用仿真数据集对提出的FL-CMNN模型进行了评价,并与原始的CMNN和传统的人工神经网络、支持向量机、最近邻分类器进行了对比;试验结果表明,FL-CMNN在测试精度上明显优于原始的CMNN,训练时间远远低于传统的神经网络和支持向量机,而分类精度丝毫不亚于传统的神经网络和支持向量机.     

基于Matlab对Spice二极管特性受温度影响的研究

为了对Spice程序下的二极管模型的伏安特性和等效电容受温度变化的影响进行研究,在此以软件Matlab的仿真环境为基础,Spice二极管物理模型D1N4002为研究对象,在仿真软件Matlab中编写程序代码,建立了二极管模型D1N4002的伏安特性和等效电容的函数模型,绘制出不同温度下二极管伏安特性和等效电容的曲线,并结合仿真曲线对由温度变化产生的影响进行分析,得出了温度对二板管模型在反向击穿和正向导通状态下的伏安特性及等效电容有明显的影响这一结论。该研究方法以一个新颖的视角,运用Matlab构造特性函数,以温度为变量,研究了Spice二极管模型的特性,同时也为其他更加复杂的半导体器件特性的研究打下了基础。     

传导电磁干扰对绝缘衬底上硅工艺器件的影响研究

为了研究绝缘衬底上硅(SOI)工艺器件在传导干扰下的电磁抗扰度特性,分别选用了SOI CMOS工艺和体硅CMOS工艺的CAN控制器,基于直接功率注入法对芯片进行了抗扰度测试,结果表明SOI芯片与体硅芯片的抗扰度阈值曲线的变化趋势基本相同,但在个别引脚和频段内SOI芯片具有更强的抗干扰能力。在不同工作温度下进行了抗扰度测试,结果表明SOI芯片在高温环境下具有较强的抗干扰能力。     

平视显示器的装机工程设计研究

介绍了平视显示器的装机工程设计过程中应遵循的一般设计准则,以保证平显安装定位后有较大的下视角和合理的总视场与瞬时视场位置关系.     

互联网技术在智能建筑设备能源管理中的应用研究

文章介绍了智能建筑的主要特征及智能建筑能源管理的主要需求,结合智能建筑能源管理系统的需求,研究了现阶段可用于智能建筑节能领域的互联网技术,并阐述了互联网技术与建筑设备管理系统融合发展的方案。最后,文章以智能建筑中通风空调系统为例,简单介绍了互联网技术给建筑能源管理系统所带来的变革。通过本课题的研究,可以得到的结论是:互联网技术能够与智能建筑有机地结合,并可成为智能建筑的节能提供有力的工具与手段。     

信息化战场多传感平台应用探讨

多传感平台是实现未来信息化战场“网络中心战”概念的一组必要的装备系统．结合战争形态由机械化战争向信息化战争转变的趋势,分析了信息化战场多传感平台应用背景与要求,研究了其体系结构、信息融合方法和具体应用,为未来信息化战场多传感平台发展与使用提供依据。     

云计算虚拟化安全技术研究

近年来,伴随云计算服务的发展和普及,其安全问题也逐渐凸显.而其中的虚拟化安全则是云服务商和安全厂商关注的重点.梳理了云计算虚拟化环境中主要面临的安全威胁,提出了云计算虚拟化安全技术架构,包含基于KVM的虚拟化安全技术框架和虚拟化集中管控平台两个部分,并依照技术架构开发了“沃云”安全管理平台原型系统,对云计算虚拟化安全技术架构进行了理论验证.     

基于CAS的单点登录系统应用研究

随着信息系统的迅速发展,各类信息化应用系统逐步建立,但是各应用系统之间自成体系,从而导致了每使用一个系统就要重新登录一次,给用户的使用和管理员的管理带来了很多不便.本文研究基于CAS的单点登录系统应用,很好地解决了使用和管理困难问题,介绍了基于CAS的单点登录系统应用设计研究,系统采用用户管理LDAP轻量级目录服务、CAS中央认证服务,设计了一个统一管理界面,通过Web服务传递用户参数,实现了多应用系统的整合.     

互联网技术在智能医疗建筑能源管理中的应用研究

文章首先探讨了医疗建筑中通风空调系统对于维持建筑中的空气品质,避免疾病的传播的重要性。接着,以医疗建筑中的手术室为例,研究了在医疗建筑中的节能降耗的突破点,并研究了通过互联网技术降低手术室能耗的可行性。最后研究了现阶段可用于智能建筑节能领域的互联网技术,并对他们作了较为详细的对比。通过本课题的研究可知,互联网技术能够与智能建筑有机的结合,并可成为智能建筑的节能提供有力的工具与手段。     

提高超微粒乳剂分辨率的研究

对提高超微粒乳剂分辨率的问题进行了讨论,分析了影响分辨率的因素,提出了相应的解决办法.     

基于电信大数据的流入人口统计研究

电信运营商在为移动客户提供业务服务的同时,积累了用户在身份信息、位置变化信息和消费行为等方面的海量数据,客观反映出特定人群,特别是流动人口的数据变化规律,在流动人口的短周期统计、快速监测等方面提供了较为准确的判定依据。文章将基于电信部门获取的数据内容,结合大数据处理平台和数据挖掘技术确立某一地区中流入人口的统计研究思路。