基于Web Services的GDSS框架的研究

分析了群体决策支持系统(GDSS)和Web Services的技术特点。现有的GDSS存在许多缺陷，不能充分利用已有的各种资源，开发周期长，系统结构不灵活。Web Services是一套基于Web的分布式对象技术的标准。针对已有的GDSS的局限性，通过将Web Services技术与GDSS相结合，提出了一个基于Web Services的GDSS框架。利用此框架可以方便地实现网络资源的整合和组件重用，快速、高效地开发出实用的GDSS。     

基于UML的环境空间决策支持系统的分析与设计

统一建模语言(UML)是一种面向对象，定义明确的可视化系统建模语言，在地理信息系统工程的分析和设计中已逐渐被采用。以福建省海岸带环境调控空间决策支持系统为例，简述了系统建设背景和基本功能需求，研究了统一建模语言(UML)在空间决策支持系统分析和设计中的应用。重点提出了以系统需求用例图、活动图，类图和序列图为核心的UML辅助空间数据建模的基本原理和方法，并结合具体示例给出了基本操作流程过程和软件文档制品，最后给出了系统实现结果的典型用户界面。     

一种嵌入式计算机系统的设计与实现

一种嵌入式计算机系统，硬件以386EX CPU为核心，支持实时纠错编码和标准的军用总线接口MIL-STD-1553B，软件基于VxWorks实时多任务操作系统，支持基于FLASH的文件系统。对该计算机系统的设计与实现的过程，包括硬件的构成、底层软件设计和应用软件开发调试中的问题进行了说明。     

基于Agent的水产品价格预测支持系统

综述了基于Agent程序的开发方法，提出采用面向领域工程的Agent方法进行系统设计，从水产品价格预测定义出发，构建了水产品价格预测的领域本体模型，并将系统设计成为由10类不同功能Agent组成的多Agent系统。     

虹膜自相似性识别方法研究

针对虹膜的纹理变化细节具有自相似性的特点，在传统的分形理论基础上，提出一种新的分形维数——变化分数维作为其特征；然后使用增量支持向量机对不同条件下获得的虹膜样本进行学习，所得的增量支持向量机用于识别测试虹膜样本．实验表明文中方法是可行的，变化分数维较好地反映了虹膜的纹理变化特性，而把学习机制引入虹膜识别方法，也有助于提高虹膜识别系统的鲁棒性．     

基于LS-SVM的小样本费用智能预测

最小二乘支持向量机引入最小二乘线性系统到支持向量机中,代替传统的支持向量机采用二次规划方法解决函数估计问题。该文推导了用于函数估计的最小二乘支持向量机算法,构建了基于最小二乘支持向量机的智能预测模型,并对机载电子设备费用预测进行了研究。结果表明最小二乘支持向量机具有比多元对数回归更高的小样本费用预测精度。     

飞行事故调查时缺失飞行参数的综合估计方法

分析了飞行事故时导致飞行参数缺失的几种因素,在介绍传统的基于参数变化率特性和基于参数间函数关系估计缺失飞行参数的方法后,重点研究了一种基于样本学习(神经网络和支持向量机)的缺失飞行参数的估计方法。仿真结果表明,当飞行参数间不存在确定的函数关系时,采用基于样本学习的飞行参数估计方法可行、有效。     

基于支持向量机的蒸煮过程卡伯值软测量

卡伯值是制浆蒸煮过程表征纸浆质量的一个重要质量指标，卡伯值软测量是实现蒸煮过程质量控制的重要途径。支持向量机是一种新型的机器学习方法。该方法采用了结构风险最小化原则，与传统机器学习方法相比，在最小化学习误差的同时可以保证有较小的泛化误差。将支持向量机应用于制浆蒸煮过程卡伯值的软测量建模，取得了比经验模型更好的预测效果。     

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。