基于动态约简的增量贝叶斯分类算法的研究

朴素贝叶斯由于条件独立性假设使其分类效果不明显,同时在处理海量数据时缺乏灵活性。针对以上情况,提出一种基于动态约简的增量贝叶斯分类算法。算法首先利用(F-λ)广义动态约简计算出数据集的核属性,然后根据训练集的先验信息构造分类器对测试实例进行分类,最后利用类置信度进行选择性增量学习,增强处理增量数据的能力。实验结果表明,该算法在处理属性少的小量数据时,分类效果有一定的改善,在处理多属性大量数据时,分类效果明显提高。     

基于权重阈值寻优的案例推理分类器特征约简

为提高案例推(case-based reasoning,CBR)分类器的分类准确率并降低时间复杂度,本文提出了一种基于权重阈值寻优的特征约简策略.首先通过基于数据驱动的方法对特征权重进行分配,得到每个特征的权重结果;其次,设计特征权重重要度阈值的适应度函数,并利用遗传算法对该重要度阈值进行优化搜索,最后根据得到的优化阈值与特征的权重分配情况,删除权重小于该阈值的特征从而完成特征的约简过程.通过对比实验,本文所提策略能够有效提高CBR分类器的分类准确率并降低时间复杂度,表明了权重阈值寻优约简策略的可行性与优越性.验证了本文方法不仅可以降低CBR分类器的时间复杂度,而且能够提高CBR的决策与学习能力.     

模糊灰关联在QAR故障数据检测中的应用

针对传统的灰色关联故障诊断算法无法解决大样本数据的问题,提出一种基于模糊分割灰关联的QAR（quick ac‐cess recorder）故障数据检测算法。鉴于QAR数据是数据结构复杂、维数高的时间序列数据,利用模糊分割将QAR数据分割成不重叠的子序列,从中提取出待检测故障序列,计算待检测序列与标准序列间的灰关联度,根据最大关联度原则进行故障模式识别并确定诊断结果。仿真结果表明,该算法的预测结果与实际情况基本一致,具有简单可靠、诊断精度高等优点。     

震动信号识别传感器系统设计

设计了一种具有信号识别功能的震动传感器,用于监测地面运动引起的信号,实现安防区域24h无人监控.系统利用处理器实现信号识别算法,通过无线芯片将识别结果发送给数据控制系统中心,实现传感器信号识别和信息传输功能.实验测试结果表明:该系统能够在3s内有效地对25m距离内的人和车辆信号进行识别,正确识别率达96％;在10s内对100 m距离内的轮式车和履带式车识别,正确识别率达90％.     

基于STM32的高精度扭矩测量系统设计

为提高测控应用中扭矩测量精度,提出了一种基于STM32的高精度扭矩测量设计方案。首先,扭矩传感器输出信号经过低通滤波后,送入内置PGA的24位高精度Σ-ΔA/D转换器ADS1255。然后,主控制器STM32通过SPI读取A/D转换结果,通过移动加权平均滤波算法消除随机干扰噪声,进而计算扭矩值,将测量结果存储在外部FLASH并送LCD实时显示。现场测试结果表明：系统精度达到0.6%F. S.。     

非开挖电力竣工管道铺缆回拖力测试仪

针对电力竣工管道铺设电缆时回拖力测试的需要,设计了一种铺缆回拖力测试仪,仪器由机械结构、数据处理电路及上位机软件组成。仪器随电缆从管道始端至终端拖行,期间将整个施工过程中的回拖力采集并存储起来,施工完毕后通过上位机软件将仪器内存储的数据读出,进行进一步的分析、处理及显示。仪器加工完成后进行了大量的室内外实验,实验结果显示：仪器符合实际施工测试要求。     

基于SKPCA的卫星整流罩空调系统传感器故障检测研究

针对卫星整流罩空调系统对传感器故障检测的高可靠性的要求,在分析常见故障模式的基础上,采用了基于统计量核主元分析（ SKPCA）的故障检测方法,建立整流罩空调系统传感器故障检测模型,对整流罩空调系统传感器容易出现的偏置故障进行了验证实验。实验结果验证了SKPCA方法在整流罩空调系统传感器故障检测中的正确性和有效性。     

基于Kinect的四旋翼无人机体感控制

针对无人机（ UAV）远程控制中操作复杂、专业性高的问题,基于Kinect传感器提出了一种无人机体感控制方案,并进行了验证。利用Kinect传感器提取操作者身体的骨骼节点数据,设计并识别操作者体势动作,进而生成对应的四旋翼飞行控制指令,通过无线数传模块传输控制指令,对无人机进行远程控制。实验结果表明：设计的识别算法可以准确地识别体势动作,对无人机进行实时的控制,控制方式直观简单、效果良好。     

多距离假设纯方位伯努利滤波器的设计

考虑多目标随机新生和消亡下存在杂波和传感器漏检所导致的量测源不确定性,针对纯方位跟踪(BOT)问题,提出一种多距离假设伯努利滤波器。首先,构造笛卡尔坐标系下的多距离假设纯方位观测模型;然后,根据该测量模型详细推导并提出高斯混合多距离假设势平衡多目标多伯努利滤波器;最后,提出一种自适应纯方位新生多伯努利密度的新方法。仿真结果验证了所提出算法的有效性。     

城市车载网络中基于停放车辆辅助的数据分发

VANETs(vehicular ad hoc networks)具有节点高速移动、网络间歇性连通和拓扑高度动态变化等特点.要分发的数据很难被维持在目标区域的道路上,不能持续为行驶经过的车辆提供服务.鉴于城市区域道路两旁长时间拥有大量停放车辆这一事实,提出了VANETs中基于停放车辆辅助的数据分发策略PADD(parked-vehicle assisted data dissemination).PADD按照簇的结构对目标区域内的路边停放车辆进行管理,将要分发的数据从数据源路由到目标区域合适的停车簇,并采用订阅/发布机制在停车簇一跳范围内实现数据分发.理论分析证明了停放车辆辅助的有效性;基于真实城市地图和交通数据的模拟实验结果表明:与现有的几种数据分发算法相比,PADD能以较低的网络负载和较小的传输延迟获得较高的数据传输成功率.