一类特殊识别问题的反分析方法

针对要识别的参数向量与位移向量之间存在线性函数关系，且能用矩阵表述的一类反问题，提出了一种简单易行的识别方法，识别的解是稳定唯一的，并以四边简支矩形薄板和圆柱薄壳的荷载识别问题为例，阐明了该反分析方法的应用。     

基于相关向量机的物体识别

探讨了相关向量机的分类原理及其在物体识别中的应用,其核函数无需满足mercer条件,且不需要误差参数的实验调整.提出了一种基于物体显著区域的特征描述方法,在有效提取物体特征的同时,大大减少了描述物体的特征量.实验结果表明,相关向量机不仅具有与支持向量机相同的性能,而且其相关向量较少,并取得了较好的识别效果.     

混合交通特征表达及快速检测算法

针对混合交通特征表达和分类识别的问题,提出了基于边缘偏心率向量的混合交通视频检测算法。将利用上下文比对获取的边缘信息与图像重心相结合构建混合交通的边缘偏心率向量,对混合交通前景进行了特征表达。再结合极限学习机建立了快速学习机制,实现了快速分类识别,克服了采用支持向量机训练难以达到实时检测的问题。试验结果表明:本文算法中各个类别的混合交通边缘偏心率特征区分明显,识别准确率可达93%以上,且处理速度快,能够满足实时检测的需求。     

残余力向量法直接识别剪切型框架结构损伤的有效性研究

介绍残余力向量法的基本理论,提出识别框架结构损伤的方法。以某个损伤工况已知的框架结构为例,计算识别其损伤情况。研究表明,只需损伤结构的一阶模态即可识别结构损伤情况,且该方法的有效性通过对比分析得以验证。     

一种基于相关向量机的调制方式识别算法

针对数字信号的调制方式识别问题,给出了一种基于相关向量机的分类方法。相关向量机基于贝叶斯学习方法,其判决函数仅取决于训练样本的一小部分。文章提取信号的谱相关特征参数,设计了合理的分类策略。实验结果表明,与支持向量机相比,基于相关向量机的分类方法在保持较高识别率的同时,提高了调制识别的时效性。     

模态噪声影响下基于残余力向量的损伤识别

提出了一个考虑模态噪声影响的基于残余力向量法的损伤识别两步法。首先从理论上证明了由连续观测所得的模态参数计算的残余力向量样本,其均值向量可以作为损伤位置识别的标识量。在可能损伤位置确定后,通过提取刚度矩阵和质量矩阵中与损伤相关的自由度来减少计算量,用矩阵缩减后得到的残余力向量构造遗传算法优化目标函数,来识别损伤程度。数值算例证明,该方法具有较好定位和定量识别效果和抗噪声能力。     

基于遗传算法与经验误差最小化的SVM模型选择方法

支持向量机（SVM）的推广能力依赖于核函数形式及核参数和惩罚因子的选取,即模型选择.在分析参数对分类器识别精度的影响基础上,提出了基于遗传算法和经验误差最小化的支持向量机参数选择方法.在13个UC I数据集上的实验表明了本文算法的正确性与有效性,且具有良好的推广性能.     

基于多维支持向量机的P2P网络流量识别模型

提出一种多维支持向量机(MSVM)训练方法,并建立了一种基于多维支持向量机的P2P网络流量识别模型。该模型利用多维支持向量机作为分类器来识别P2P流量,各种网络流量经过数据捕获模块、特征提取模块、数据预处理模块以及MSVM训练模块将网络流量分类成P2P流量和Non-P2P流量,再经过组建的MSVM支持向量库识别出具体的P2P流量和未知P2P。未知的P2P流量经过数据采集模块、特征提取模块、数据预处理模块以及MSVM训练模块将其特征数据加入MSVM支持向量库,以便将来识别P2P流量。理论分析与数值实验表明,该模型具有较好的实验结果和所期望的识别精确度。     

基于支持向量机的非特定人孤立数字语音识别

为了识别一组非特定人、不连续的数字语音信号,本文提出了一种基于支持向量机理论的语音信号识别算法．具体过程主要包括训练过程和识别过程．其中训练过程为：先使用预先建立起来的语音库对选定的支持向量机进行训练,得到一组与该语音信号相关的支持向量;在识别过程中,首先获取被测语音信号,并根据MFFC理论提取特征向量,然后使用训练后的支持向量机进行识别．此外,还提出使用短时区域能量谱的方法对语音信号进行端点检测．结果表明,与目前流行的隐马尔可夫算法比较,本文算法具有识别速度快、准确率高等优点．     

在雷达HRRP识别中多特征融合多类分类器设计

在传统线性关联向量机的基础上,设计了一种多特征融合的多类分类器.该分类器基于多类Probit回归模型将传统的两类线性关联向量机推广为多类关联向量机,利用线性关联向量机的特征选择功能,对融合的高维特征向量进行降维和合理的幂次扩展,使线性关联向量机具有构造非线性分类界面的能力,以保证对非线性多类分类问题稳健的融合识别性能.针对雷达高分辨距离像目标识别问题,提取3种平移不变特征,使用提出的多特征融合的多类分类器在基于实测数据的识别实验中得到了稳健的融合识别结果.     

Planar Serial Manipulator Motion Synthesis

This paper deals with the universal serial manipulator on the inverse kinematics problem of plane type,the fast working space solution method,and the obstacle avoidance path planning method. With the vector projection as the main constraint condition of the target,it proposes a general form of the inverse kinematics solution which does not depend on the robot configuration of freedom degree. By identifying the target vector direction maximum and minimum workspace boundary and determining the destination vector by thick search on the workspace boundary method,an expressing method of the polar coordinate form of work space is then introduced. Finally,according to the form of plane trajectory planning for obstacle avoidance problem,the method of solving the inverse kinematics solution of the concave and convex forms of the safe obstacle avoidance area is improved. The simulation results verify that the proposed method has feasibility and generality.     

基于支持向量回归的自适应逆控制方法

将支持向量回归引入逆控制,提出了一种基于支持向量回归的自适应逆控制方法。采用支持向量回归在线辨识算法建立被控对象的逆模型,然后将逆模型作为控制器进行复制去驱动被控对象,从而完成一个自适应逆控制过程。由于支持向量回归是建立在小样本基础上的一种学习方法,因此较好地解决了对于线性系统自适应滤波算法存在的运算量大,权值失调及自适应过程时间长等问题。对于非线性系统,与现有的神经网络方法相比,该方法能提高收敛速度及逼近能力,而且具有更好的推广能力。仿真结果表明,应用该方法可以取得良好的控制效果,并具有较好的鲁棒性能。     

基于支持向量机的离散线性微分方程求解方法

支持向量机（Support Vector Machines,SVMs）在逼近问题的求解上展现出了良好的有效性和可行性,而微分方程求解问题是许多学者研究的热门课题。其中,离散微分方程及其逆问题的求解具有十分重要的意义。本文将支持向量机、Tikhonov正则化和再生核理论相结合,提出一种求解离散线性微分方程及其逆问题的方法。该方法适用于一般的离散线性微分方程及其逆问题的求解,能够得到具有解析表达式的稀疏解,便于后续应用。实验表明,所提出的方法是有效的。     

ASTOVL升力风扇飞机的组合飞行/推进控制系统的研究

介绍了推力矢量技术,动态逆原理,研究了推力矢量喷管,升风风扇以及气动舵面组合作用下ASTOVL升力风扇飞机的飞行／推进控制系统,采用非线性动态逆理论并针对ASTOVL升力风扇飞机的俯仰控制,设计了动态逆控制律,并将所设计的控制规律进行了仿真。结果证明,该方法能够满足控制系统性能的要求,具有工程应用前景。     

浅埋地下洞室围岩岩体力学参数反分析研究

基于随机权重粒子群和最小二乘支持向量机方法建立地下洞室力学参数位移反分析模型,利用正交试验和3DEC模型确定各水平参数的学习样本,对地下洞室岩体的力学参数进行位移反分析。结果表明:利用支持向量机方法的非线性映射可以实现力学参数的反分析;反演得到主厂房围岩方向的侧压力系数Kx,Ky为0.453、0.644;三类岩体的弹性模量E3,E4,E5分别为10.15、8.20、2.62 GPa;将反演分析的参数带入3DEC模型得到的位移与实测位移相对误差较小,验证了反演参数的合理性。     

基于倍矩阵的1P5R串联机械手逆运动学分析

将倍矩阵引入到串联机械手运动学分析的建模中,结合四维旋转矩阵,提出了一种空间1P5R串联机械手逆运动学分析的新方法。基于倍矩阵和四维旋转矩阵对空间1P5R串联机械手进行运动学建模,直接得到14个逆运动学约束方程;将14个方程通过线性消元和Sylvester结式消元,得到只含1个关节变量的一元16次方程。通过数字实例求解和SolidWorks软件仿真验证了所提方法的正确性。所提方法最大的优势在于可直接获得14个逆运动学约束方程,不需要进行矢量运算或者投影等,为空间其他串联机械手的逆运动学建模提供了一种新思路。     

逆动力学方法在机械臂正动力学并行计算中的应用(英)

本文提出了一种刚性臂正动力学有效的并行算法．首先,基于道动力学的非递推牛顿一欧拉公式,并结合并行化的文[1]的方法1,并行计算了惯性医阵．然后,用逆动力学的非递推牛顿一欧拉公式计算了偏矢量,并用文[6]的方法并行求解了线性方程组．最后,以PUMA560机器人的前三个臂为例进行了计算效率分析．     

关于模糊向量的逆特征矩阵

对于一个n阶模糊矩阵A，可以给出它的模糊特征向量。若给定一个n维模糊向量r，存在一个n阶模糊矩阵A，使得r正好是A的模糊特征向量。讨论了矩阵A的元素aij的元素ri之间的关系。     

矩阵行标准形定理的一个证明

利用矩阵的行初等变换与向量方程，运用反证法给出了矩阵行标准形定理的1个新的证明方法．本文结果为线性方程组的系统理论的教学可在行列式、逆矩阵、向量线性相关与秩的理论之前进行奠定了理论基础，可作为文献[1一tO]在处理矩阵行标准形定理时的1个补充．     

正则化反分析迭代法识别梁上移动荷载及位置

首次对梁上的移动荷栽大小及位置的识别问题,提出了正则化反分析造代的理论思想,初步探讨了获取符合实际要求的真解的途径.详细描述了该方法实施步骤及迭代过程,最后给出了程序流程图。