基于Web挖掘的主页多主题更新模型

针对改善网站主页中多个主题更新的合理性问题,提出了一种新颖的基于Web数据挖掘技术的主页主题更新模型.对当前主页主题更新方法进行分析,指出目前一些大学校园网站主页主题更新的不合理性,然后通过数据挖掘,从安徽理工大学网站Web日志中提取有效数据,分析各个主题的点击率随时间的变化趋势,进而提出基于点击率的网站主页主题更新模型.实验结果证明,模型能够实现对主页主题的合理更新,有效提高网站主页的受欢迎程度.     

基于抗体注射的免疫遗传算法

标准遗传算法存在收敛速度慢、过早成熟等缺点。借鉴生物免疫系统中抗体注射免疫的理论,提出了一种基于抗体注射的免疫遗传算法(AIGA)。该算法在保留了标准遗传算法随机全局搜索能力的基础上,引进了生物免疫系统的免疫应答、抗体注射和免疫选择等机制。结合旅行商问题(TSP),给出了示范抗体的提取和注射方法,并给出了算法收敛性的理论证明。最后,用AIGA对100个城市的TSP进行了仿真计算,并将其计算过程与标准遗传算法进行了对比,结果表明该算法能有效地改善遗传算法不成熟收敛的缺陷,使收敛的速度有较大的提高。     

基于人工免疫的多维关联规则挖掘及其应用研究

关联规则挖掘是一个重要的数据挖掘问题.目前,关于单维关联规则的成果已经比较成熟,但是对于多维关联规则问题因为存在显著的组合爆炸问题,至今尚未完美解决.提出了一种基于人工免疫的多维关联规则挖掘算法.算法充分利用了人工免疫的记忆特性,把挖掘的关联规则存入记忆库,加快了多维关联规则的挖掘速度.结果表明,该算法应用于煤与瓦斯突出预测中,具有较好的鲁棒性,能快速、有效地进行全局优化搜索,在多维关联规则的挖掘中具有可行性和高效性.     

基于加权最小二乘的卡尔曼滤波算法

为了将卡尔曼滤波(KF)应用于非线性系统中,利用了离散采样点将非线性模型线性化.通过加权最小二乘原理.得到近似的线性化模型,再将KF算法应用于这个线性模型中.结果表明,加权最小二乘与KF结合的方法在非线性模型中的计算结果同扩展卡尔曼滤波(EKF)算法接近,且不需要EKF那样求偏导就能很容易地应用到非线性系统中.这种方法实现容易,预测可靠,具有实际应用的价值.     

步进频率探地雷达的实时处理器软件设计

数据预处理是探地雷达系统中的一项重要内容,针对步进频率探地雷达的数据处理工作量大的特点,引入数字信号处理器(DSP)来完成数据预处理任务.在此基础上,构建了DSP处理软件的整体框架,详细设计了软件的各功能模块,并定义了数据的通信协议.所设计软件具有良好的拓展性和可选择性,经实际数据测试,在处理时间上能够满足实时性的要求.     

TFT-LCD源极驱动芯片逻辑部分设计与研究

主要介绍了64位SXGA TFT-LCD源极驱动芯片中的逻辑模块,尤其是对双向移位寄存器和带数据反转功能的数据锁存器的原理和应用等都做了详细的介绍,并且深入分析了其电路的实现过程.通过仿真,该逻辑电路可以很好的完成数据的传输、寄存和锁存功能,完全符合设计要求.     

RBF网络和RBF核支持向量机比较研究

RBF网络是模式识别中应用最为广泛的一和神经网络.RBF核函数型支持向量机是一种性能卓越的新型学习机.将这两种学习机进行对比分析,以期在实际应用中做出更好的选择.首先,在理论上分析了这两种学习机在分类原理上的异同.接着,将它们应用于人脸识别,利用ORL人脸图像数据库进行了仿真实验,对比分析它们各自的识别率和泛化能力等性能指标.最后,提出了在应用这两种学习机进行模式识别时应注意的方面.实验结果表明,按照本文提出的两种训练模式,RBF型支持向量机在识别准确率上比RBF网络高出2%到4%.这说明RBF型支持向量机的性能要优于RBF网络.但是RBF网络易于实现,在样本数日足够多的情况下也不不失为一种好的算法.     

基于类内均值的双投影2DPCA人脸识别方法

在人脸识别问题中,如何提取具有鲁棒性的人脸特征和降低特征维数是两个关键。根据二维主成分分析方法直接利用二维图像来构建方差矩阵的优点,引入了类内均值的思想,首先计算每类训练样本的类内平均脸,并用它对各类样本进行规范化处理,有效扩大了类间样本的差别,缩小了类内样本的差别,进行协方差矩阵的计算并提取最优投影特征向量进行人脸图像的特征提取,通过在水平和垂直两个方向上顺序执行两次提取和投影的操作,极大压缩了特征的维数,克服了传统二维主成分算法的不足。在人脸库ORL和Yale的试验对比结果表明,方法对光照与表情变化有较好的鲁棒性,能实现较高的识别率,因此在实际中具有一定的应用意义。     

多普勒频率补偿算法在GPS信号捕获中的应用

在GPS卫星高速运动和地面GPS接收机的移动中,由于卫星和接收机之间的径向速度引起了载波多普勒频移、C/A码的多普勒频移和数据码的多普勒频移,多普勒频移会对GPS接收机的信号捕获产生影响,使其准确度下降。针对上述情况,在常用的相干积分结合非相干积分的GPS信号捕获方案中引入一种多普勒频率补偿算法,并对此算法进行相应的仿真。结果表明该设计方案是可行的,引入的补偿算法能够有效消除多普勒频移对GPS信号捕获的影响,能够实现对GPS卫星信号的多普勒和码相的准确捕获。     

基于图像质量分区的指纹特征提取

低质量指纹图像的特征提取和变形指纹的匹配是当前指纹识别研究中的两个主要问题。很多算法在特征提取时不区分高、低质量区域,结果在高质量区域耗费了过多的运算时间和计算资源。本文提出了一种基于图像质量分区的指纹特征提取方法,先用一种简单的图像区域质量计算方法评价各区域的图像质量,然后对高质量区域直接从灰度图像跟踪纹线、提取节点,对低质量区域执行传统的方向计算、增强、二值化和细化后提取特征。实验结果表明,该方法不仅提高了特征提取的速度,在准确性上也有所提高。