隐马尔可夫模型在学习系统信息挖掘中的应用

根据建构主义学习理论,认知思维是一个反复、渐进的过程。为了解和跟踪学生对知识点掌握的程度,以数据库课程SQL在线测试系统为例,使用隐马尔可夫模型建立学习模型。通过对学习反馈信息进行解码,挖掘和发现隐藏的状态转移信息。实验结果表明,模型揭示的状态转移信息更好地帮助教师了解学生对知识点的掌握程度。     

基于RBFNN的料场称重预测控制系统

为提高称重配料过程的控制精度,探讨了基于径向基神经网络(RBFNN)辨识的模型预测控制(MPC)系统的应用,着重介绍了径向基神经网络的特点,模型预测控制特性,提出了以径向基神经网络作为预测器和控制器的模型预测控制系统。实践证明,该系统可以改进被控对象的性能,适用于较为复杂的不确定性强的非线性控制对象。目前已成功在福建某钢铁厂烧结料场控制系统改造项目中投入使用,并取得了良好的控制效果,该系统在钢铁冶炼烧结称重环节不同料种圆盘中有广阔的应用前景。     

修改模型参数创建Multisim8元件

Multisim8修正了Multisim7中存在的部分模型错误并提供了更加丰富的库元件,但仍不能完全满足电路设计对多样化元件的需求,在不少情况下使用者还需要自行创造某些特殊元件。Multisim8以标准的XSPICE／SPICE3f5为内核,库元件用SPICE格式进行描述;在不熟悉SPICE编程原理的情     

灰色偏相关评价法在认知型学生模型中的应用

针对认知能力评价这类因素较多,且难以进行定量描述的问题,建立认知能力因素评价体系,利用灰色偏相关评价法建立认知型学生模型。首先分析各认知能力因素的相互影响关系,计算偏相关系数得到各认知能力因素的权重值。然后确定评价灰类,建立白化权函数,得到各认知能力因素关于各评价灰类的灰色评价权值,从而建立认知型学生综合评价模型。最后通过实例对方法模型进行验证。实例表明,该方法模型能够对学生知识水平作出评价并引导学生进行学习,其结果具有一定的可靠性。     

基于Hadoop应用的营销活动案研究

随着电信行业的迅速发展,数据源呈现多样化、多渠道的趋势,存储的数据达到PB级别,传统意义上的数据仓库已经无法应对大数据激增的挑战。Hadoop的应运而生带来新的希望,以低廉的成本,通过分布式集群架构使传统的数据仓库不能解决的非结构化数据问题得到很好的处理,深度挖掘现有支撑系统沉淀下来的信息,进行适当抽取,助力业务系统的进一步发展,提升用户的体验和感知,促进整个电信产业链的共赢。     

身份认证威胁与对抗措施分析

本文讨论了身份认证面对的威胁,建立了相应的安全威胁模型,有针对性的研究各种身份认证威胁的对抗措施,并提供相应的技术支持。对身份认证面对的威胁的讨论中,主要介绍了身份认证的基本途径并提出了威胁模型;对身份认证威胁的对抗措施的讨论中,主要介绍了人为干预措施以及STRIDE威胁对抗措施。     

一种基于分层模型的TSP构建算法

提出了一种新算法,有效地减少了最近邻域法和贪婪算法在构建旅行商问题可行解过程中引入不合理长边的问题。该算法先借助一种由伪凸包算子所得到的分层模型对旅行商问题中的城市分布进行分析,之后通过将分层模型中相对外层的点逐个添加到内层的规则得到可行解。借助仿真实验求解TSPLIB标准库中的40实例,并与最近邻域法和贪婪算法进行对比,结果表明分层融合算法具有更高的精度,其平均求解质量达到8.47%。     

三维模型定义(MBD)成功案例:美国海军航空作战中心Lakehurst飞机分部

三维模型定义的概念已经提出了很多年,但是在我国的实际应用并不普遍.然而近年来在美国取得了重要的突破.先进技术和方法层出不穷,不但很多组织和企业通过实践取得了明显收效,而且总结了大量经验.     

《数字高程模型》课程教学改革初探

数字高程模型是地理信息系统专业的一门核心专业课程,需要学生能够很好地掌握。为适应地理信息产业发展,培养理论基础扎实、工程实践能力较强的人才,必须进行教学方法和内容的创新与改革。该论文在介绍数字高程模型的教学特点的基础上,就在教学中存在的问题进行了分析,并针对问题提出了改革的措施和建议。     

基于改进EEMD和HMM的采煤机摇臂轴承故障诊断

提出一种基于改进集成经验模态分解与隐马尔科夫模型的采煤机摇臂轴承故障诊断方法,利用基于极值点对称延拓和余弦窗函数的改进方法,减少端点效应对分解结果的影响,从而提高了信号分解的精度;然后提取每层本征模态函数的能量熵作为隐马尔科夫模型的输入特征向量,进行故障模式识别。实验结果表明,该方法对轴承故障类型的识别率达90%以上,实现了采煤机摇臂轴承故障的准确诊断。