基于主次原型超平面最接近支持向量机

基于广义特征值的最接近支持向量机GEPSVM是一种新的具有与SVM性能相当的两类分类方法,通过求解广义特征值来获得两个彼此不平行的拟合两类样本的超平面,其决策规则是将测试样本归为距其最近的超平面所在的类。然而,该规则在某些情形会导致较差的分类结果。对此,本文提出了在利用GEPSVM产生一个主原型超平面的基础上,再利用主原型超平面及它类样本的信息构造一个次原型超平面,形成一个由主次原型超平面共同决策的最接近支持向量机。该方法不仅简单且易于实现,而且具有较GEPSVM更优的分类性能。在UCI数据集上的实验验证了它的有效性。     

多角色需求评审系统的设计与实现

需求质量对于软件产品质量有至关重要的影响,而需求评审是保证需求质量的有效手段之一.目前的需求评审存在效率低、问题发现率不高、评审结果难以被有效处理等问题.在对需求特性进行研究,以及对实际项目中人员角色及其关注点进行调研的基础上,开发了多角色的需求评审系统MRRS.MRRS系统为每类角色的评审人员提供有针对性的评审指标体系,依照预设算法对评审结果进行量化处理,以GUl形式展示结果,为项目决策提供支持.应用了MRRS系统后,评审效率提高一倍以上.     

短期负荷预测Volterra滤波器模型

讨论依据相空间邻近轨道演化相似性的特点构造训练模式,建立短期负荷预测Ｖｏｌｔｅｒｒａ滤波器模型的问题．以距离相似度和趋势相似度来衡量电力负荷吸引子轨道的相似度,提出了电力负荷吸引子邻近轨道判别的新方法．从模型训练充分性的角度出发,探讨了模型训练集规模的选择依据．仿真结果表明该模型是有效的．     

一种彩色图像去噪的快速PGF滤波算法

提出了一种去除彩色图像噪声的快速PGF滤波算法.首先介绍了基本的PGF滤波算法,然后在分析PGF滤波算法的基础上,提出了一种简化的PGF滤波算法.最后,对该算法进行了仿真研究,仿真结果表明该算法在完成图像的噪声平滑和边缘保持的同时实现了图像的快速滤波.     

基于脸部和步态特征融合的身份识别

提出了一种将脸部和步态特征相结合,应用于智能监控系统进行远距离视频流中身份识别的新方法.该方法首先分别采用隐马尔可夫模型(HMM)和Fisherfaces方法进行步态和脸部的识别,之后将这两个分类器得到的结果进行匹配级的融合.对从不同方向采集的31个人的视频序列进行分析实验,结果表明将脸部和步态特征相结合进行身份识别具有很好的鲁棒性,其识别性能也优于只采用脸部或步态单一特征的识别方法.     

基于折半运算的快速双基数标量乘算法

为了提高椭圆曲线标量乘法效率,对二元域上椭圆曲线的基于双基数的标量乘法进行改进。在底层域推导出直接计算3^kP的快速算法,该算法只需一次求逆;新设计的以1/2和3为基的双基数编码可结合高效的直接计算3^kP和折半运算,基于该双基数编码的标量乘算法只涉及到点加运算、折半运算、三倍点和直接计算3^kP,底层域运算复杂性得到降低,在NIST推荐的椭圆曲线上比Dimitrov算法效率提高70%以上,比Wong方法提高10%以上。     

椭圆参考轨道指定区域最优交会研究

研究了椭圆参考轨道指定区域最优交会问题。为了实现在指定区域完成最优交会,采用以参考轨道真近点角为自变量的线性化时变Tschauner-Hempel交会动力学模型,按照设定的真近点角交会域和最优二次性能指标设计最优交会控制,加权矩阵随真近点角变化。为方便指定区域最优控制问题求解,采用区段混合能法递推求解时变黎卡提矩阵微分方程和状态轨线。对远距、近距异面交会和共面交会三种情况设定不同的交会域进行了仿真研究,结果表明方法能保证在设定的真近点角域内完成交会,交会控制能耗小,精度高。     

模糊控制在磁悬浮球系统实时控制中的应用

在磁悬浮球系统中采用PID控制时,动态性能较差,控制效果不理想.为了获得控制效果较好的控制器,根据模糊控制原理,设计磁悬浮模糊控制器.根据PID实时控制中的经验,确定模糊控制器的输入输出变量模糊化范围,建立合理的模糊规则表.在Matlab/Simulink中组建实时控制模块,并分别对磁悬浮球系统在无干扰和有干扰下进行实时控制.对控制效果进行分析讨论,证明模糊控制器具有良好的鲁棒性和在非线性系统控制中的有效性.     

信息与计算科学专业实践教学体系的探索与优化

信息与计算科学专业是联系数学与信息科学的一门新兴专业,目前很多学校开设了这个专业,很多学校已具有较完善的理论课程,但实践教学体系尚不完善,对学生的创新能力培养非常不利。我们经过多年的积淀,并结合专业培养目标,对信息与计算科学专业的实践教学体系进行探索与优化。     

基于GA-BP算法的充电站负效应评价

由于电动汽车出行需求存在随机性、充电信息不精准等问题,造成城市交通能源供应站承载力与补能需求车辆的时空错配,导致充电站产生了拥堵排队、能源消耗不合理等负效应。基于此,文中从负效应最小化的视角构建了充电站的负效应评价指标体系,综合考虑交通效率影响、站点服务影响、电网负荷影响等3个因素,采用GA-BP神经网络构建了充电站负效应评估模型。最后,以重庆市南岸区某充电站为例,验证了该方法的适用性与有效性。