基于信息融合技术的瓦斯传感器故障诊断研究

文章提出了将基于RBF网络的信息融合技术应用于瓦斯传感器故障诊断的思想。该思想的核心是通过对影响测点瓦斯浓度的各种相关信息融合,利用高精度RBF网络逼近器的输出与瓦斯传感器实际的输出之差与设定的阈值比较,实现瓦斯传感器故障的监测诊断。试验表明该技术能对瓦斯传感器进行有效的状态监测和故障诊断。     

从修辞学的角度对设计符号学中象征功能的再认识

我试图通过解读修辞学的发展历程,探究符号学发展的必然性,由本不存在修辞,到需要修辞,再到修辞的消亡的逻辑关系,联想到设计符号学的发展历程竟与其如此惊人的相似,由仅追求原始功能,到添加装饰满足非本质的需求,继而又摒弃装饰成分,聚焦其本质所在的现代设计,就像我在文章开头说的乙杂邢薜姆绞奖硐治尴蘧褪敲烙是象征的精髓一样,以最简洁的形式传达了最准确的信息,是设计符号学的核心所在。     

一种改进的Markov预测模型方法

马尔可夫(Markov)模型的链式结构简便易行,适合作为一个预测模型来预测用户的页面访问模式.针对Markov原始预测模型算法时问和空间高开销的缺点,引入聚类方法对模型进行改进,以有效降低原始Markov预测模型计算开销.改进的Markov模型虽较好地克服了原始Markov模型的缺陷.但在提高效率的同时,模型的预测准确度有所降低.不过由于是将高阶Markov模型类别预测和低阶Markov模型页面预测相结合,和原始低阶Markov模型页面预测相比,准确性具有一定优势.     

基于SVM的多分类器构造算法的研究

在对传统的多类分类算法研究的基础上,针对基于二值分类器的多分类器构造算法存在的预测精度低、训练时间长的缺点,提出了一种基于SVM的组合回归机构造多类分类器的算法.该算法解决了二值分类器方法中存在的信息丢失问题,同时避免了由于参数调整而造成的计算代价过大的问题.实验结果表明:新的SVM多分类算法大大降低了计算代价,提高了运行效率和预测的精度,减少了运行时间.     

多分辨率BSP树的生成及应用

CAD和科学可视化应用要求能够让用户对复杂场景进行交互式显示或者处理,因此,多细节层次技术被广泛应用于图形系统中以提高处理效率.通过构造一种新的BSP(binaryspacepartitioningtree)树形式来加速多细节层次模型的绘制,这种技术已成功地应用于所开发的多分辨率模型编辑系统.同时,详细描述了新的BSP树结构的构造和绘制过程.     

一种灵活的RFID事件规则管理框架*

射频识别（Radio Frequency Identification,RFID）技术的快速发展,使RFID中间件已经成为业界关注的焦点。初步探讨了RFID中间件中事件规则管理的内容,并提出一种灵活的RFID事件规则管理框架,全面介绍了RFID事件编码、模式过滤、目标事件识别以及业务规则定义四个环节的内容,重点阐述了一种基于XML语言的业务规则定义方法及其执行引擎的底层实现,从而为构建更加具有个性化和扩展能力的RFID应用奠定了基础。     

一种基于小波分析的故障检测与诊断

小波分析是一种时变信号时-频两维分析方法.根据小波分析的思想,构造出一种新型机械设备故障诊断装置,使得机械故障的诊断结果更加准确,并在实际应用中取得了良好效果.实践证明这种拟小波理论的信号处理方法在故障诊断中是十分有效的.     

运输问题的神经网络解法

给出了利用Hopfield连续模型求解运输问题的数值算法,是对运筹学知识的补充和完善,是借助人工神经网络计算机原理解决组合优化问题的一个成功范例。     

自主式微小型移动机器人的自动避障行为研究

针对多微小型移动机器人工作环境的模型未知或不确定,以及该机器人本身 的某些限制,采用基于行为的研究方法,实现了自行设计的自主式微小型移动机器人在未知 、动态环境中的自动避障,设计了该机器人的障碍物回避行为,采用了电机神经元网络选择 机器人的自动避障动作,并用增强式学习的动作评判结果在线修改网络的权值,结合机器人 的漫步行为,采用机器人的安全漫步任务验证了该方法的有效性．     

基于多目标遗传算法的仿人机器人中枢神经运动控制器的设计

针对多自由度仿人机器人的运动控制,从神经生理学和机器人学的角度研究了基于中 枢模式生成器（CPGs）的仿人运动控制策略．提出了一种将多目标遗传算法应用于(CPGs)参 数优化的方法．首先构造用于仿人机器人运动控制的(CPGs)的结构,其参数通过遗传算法按 相应的评价函数得到优化．