基于粗集理论和支持向量机的动态预测新方法及应用

基于粗集的属性约简理论和SVM回归思想 ,提出了一种内嵌属性约简策略的SVM动态预测方法 (RS -SVM) ,并用于回转窑烧结带温度测量。该方法首先利用属性约简理论精选出与烧结带温度有重要关联的传感器信号 ,再利用SVM建立这些传感器信号与烧结带温度之间的非线性映射模型 ,并不断地跟踪预测误差动态修正SVM预测模型 ,从而提高了系统的抗干扰性能和容错能力。通过与直接SVM方法进行比较的实验 ,说明了此方法在回转窑烧结带温度预测的优越性。     

基于嵌入式Linux的DiskOnChip设备的驱动开发实现

本文介绍了M-systems公司的新一代闪存盘DiskOnChip2000的结构和工作原理，并结合嵌入式Linux操作系统说明了对DOC块设备的驱动支持和开发。     

ZN—A,B,C智能多路流量仪

本文介绍ZN系列智能多路气体、液体流量仪。剖析其基本原理,叙述基本功能,表明了这种仪表的优越性。一、引官气体、液体流量的测量广泛存在于化工、轻工等各行各业,流量测量仪表已成为企业能源管理与控制的重要组成部份,它直接影响着企业的升级.     

一种基于三层结构的本地电信网销帐系统

基于三层结构的C／S系统由于其各层功能分离、维护方便、系统结构灵便的特点成为解决的较为理想的方案，该设计模式提高了系统的扩展性，提高了事务处理的能力。其特点对于本地电信网的销帐系统结构是一种比较好的设计模式。本文介绍了一个基于三层结构的设计模式的电信本地网的销帐系统的设计实例。     

工业锅炉微机自适应控制的研究

本文从物理特性出发,推导了煤粉锅炉的数学模型,通过现场实测验证了推导的数学模模型结构的正确性;针对煤粉锅炉的特点,提出了热负荷自校五调节方案,通过计算机仿真验证了理论的可行性;提出了煤粉锅炉微型计算机自动控制和管理系统的设计方案。     

具有时变输入与状态时滞的Markov跳变系统鲁棒H∞控制

研究一类同时具有时变输入和状态时滞的不确定Markov跳变系统的时滞相关鲁棒H∞控制问题. 采用新的Lyapunov-Krasovskii泛函, 基于积分不等式方法, 使所得结果具有较小的保守性. 避免对时变时滞变化率等的限制. 控制器可以通过锥补线性化方法求解. 数值算例显示所提出方法的有效性.     

时变时滞离散广义Markov 跳变系统的鲁棒稳定性

研究一类具有区间时变时滞的离散不确定广义Markov跳变系统的时滞相关鲁棒稳定性问题.通过将Jensen不等式与一个新的定界不等式相结合,得到了一个新的稳定性判据,该判据中仅含有Lyapunov变量,具有较小的计算负担.进而,基于凸组合方法得到了另一个新的稳定性判据,该判据引入了一些自由矩阵变量,具有较小的保守性.数值算例表明了所提出方法的有效性.     

改进遗传优化的贝叶斯网络结构学习

针对贝叶斯网络结构学习提出了一种改进的遗传算法,和传统遗传算法相比,该改进算法针对贝叶斯网络结构学习问题增加了优化变异和修正非法图两个新的算子。新算子不但保持了贝叶斯网络学习的多样性和正确性,而且还能保证算法快速搜索到全局最优的网络结构。将该改进遗传算法用于贝叶斯网络结构学习的仿真结果表明,和传统K2算法、GS／GES算法、遗传算法和粒子群算法等算法相比,该算法具有更好的全局搜索能力和收敛速度。     

密度分布函数在聚类算法中的应用

深入分析了传统的基于密度的聚类方法的特点和存在的问题及讨论了基于密度聚类算法研究现状,提出了一种改进的基于密度分布函数的聚类算法.使用K最近邻（KNN）的思想度量密度以寻找当前密度最大点,即中心点.并使用区域比例,将类从中心点开始扩展,每次扩展的同时引入半径比例因子以发现核心点.再从该核心点的KNN扩展类,直至密度下降到中心点密度的给定比率时结束.给出了数个算法实例并与基于网格的共享近邻聚类（GNN）算法在聚类准确率和效率上进行了试验比较,试验表明该算法极大降低了基于密度聚类算法对参数的敏感性、改善了对高维密度分布不均数据集的聚类效果、提高了聚类准确率和效率.