OSPF路由协议及其实现算法

随着网络规模的不断扩大，路由器在沟通子网连接和实现信息交换方面的重要作用逐渐被人们所认知。介绍了OSPF(Open Shortest Path First)路由协议的特征、实现算法和工作原理等内容。OSPF已成为目前Internet广域网和Itranet企业网采用最多，应用最广泛的路由协议之一。OSPF路由协议是由IETF(Internet Engineering Task Force)IGP工作小组提出的，是一种基于SPF算法的路由协议。     

一种贝叶斯证据框架下支持向量机建模方法的研究

研究贝叶斯证据框架下标准支持向量机和最小二乘支持向量机的估计算法和建模方法，给出一种高斯桉支持向量机估计算法的参数选择和调整方法，将贝叶斯证据框架下支持向量机的建模方法应用于非线性系统的辨识，仿真结果表明，该方法对于工业过程建模是十分有效的。     

基于GMM统计特性参数和SVM的话者确认

针对与文本无关的话者确认中大量训练样本数据的情况，本文提出了一种基于GMM统计特性参数和支持向量机的与文本无关的话者确认系统，以说话人的GMM统计特性参数作为特征参数训练建立目标话者的SVM模型，既有效地提取了话者特征信息，解决了大样本数据下的SVM训练问题，又结合了统计模型鲁棒性好和辨别模型分辨力好的优点，提高了确认系统的确认性能及鲁棒性。对微软麦克风语音数据库和NIST’01手机电话语音数据库的实验表明该方法的有效性。     

一种基于最小二乘支持向量机的预测控制算法

针对工业过程中普遍存在的非线性被控对象，提出一种基于最小二乘支持向量机建模的预测控制算法．首先，用具有RBF核函数的LS-SVM离线建立被控对象的非线性模型；然后，在系统运行过程中，将离线模型在每一个采样周期关于当前采样点进行线性化，并用广义预测算法实现对被控系统的预测控制．仿真结果表明了该算法的有效性和优越性．     

基于凝聚点的文本动态聚类分析

提出一种在向量空间模型中基于凝聚点的文本动态聚类方法。     

基于支持向量机方法的压电智能结构系统辨识

支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论和结构风险最小化原则的新型机器学习方法,克服了传统机器学习方法在训练中的局部极小问题,过学习和欠学习等问题,具有很好的泛化能力.本文介绍了应用于回归分析的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的基本理论,然后以随机激励下压电智能结构的响应数据作为训练样本集,采用LS-SVM方法辨识系统,仿真结果验证了这种方法的有效性.     

基于SVM特征融合的工业CT扫描图像自动分级方法

工业铝合金铸件在铸造过程中受各种因素的影响,存在不同程度的缺陷.工业上仍然采用人工方式对这些缺陷分级.这种人工的分级方法需要占用大量时间,并带有很强的主观性.为解决这一问题,本文提出了一种自动分级方法.首先对任意电压下的待测扫描图像,应用多元线性回归方法对电压归一化,自动提取特征向量;然后应用支持向量机(SVM)算法进行特征融合,确定判别函数,从而对扫描图像分级.实验结果表明,该方法有较高的正确率,并在工程实践中获得了较好的效果.     

阳光电源SG20KTL逆变器可靠运行于罗马尼亚电站

近日,一座使用了阳光电源SG20KTL逆变器的光伏项目在罗马尼亚的布拉索夫成功并网,自并网成功以来,电站一直运行稳定。该电站位于罗马尼亚中部的布拉索夫,是由澳洲的GAT Solar公司和Eco-Tec公司在2012年8月到10月开发建造的,电站总容量达3MW。自今年2月成功并网后,阳光电源逆变器一直运     

层次分析与支持向量机组合评价方法的研究与应用

充分发挥层次分析法与支持向量机各自的优势,将两种方法有机结合起来并综合运用于学生创新能力的评价。研究结果表明,这种组合方法是可行和有效的,可很好地应用于高等学校学生的评价工作。     

基于特征融合技术的滚动轴承退化预测方法研究

提出了一种结合多维特征融合及最小二乘支持向量回归机的滚动轴承退化趋势预测方法.首先提取了滚动轴承全寿命周期振动数据的各域特征,并利用主成分分析法将各域多维特征融合为表征轴承退化性能趋势的退化性能指标.将最小二乘支持向量回归机作为预测模型,同时利用粒子群算法优化模型参数.其次,利用误差累积和方法对预测模型的累积预测误差进...