隧洞掘进机(TBM)施工的隧洞衬砌管片预制厂设计及混凝土管片制作

文中介绍了用隧洞掘进机(TBM)施工的隧洞管片预制厂设计及预制管片的生产工艺。     

机械CAD课程教学改革探讨

文章分析了机械CAD技术的特点以及国内CAD教学的现状,提出了机械CAD教学改革的方法,并从教学体系、教学方法、考试方式等方面进行了探讨.     

A new method for solving Dyadic Green’s Function of electromagnetic field

A new method for solving electromagnetic field boundary value problem is given. By using this method, the boundary value problem of the vector wave equation can be transformed into the independent boundary value problem of scalar wave equations and the two additional vector differential operations. All the dyadic Green’s functions got by eigenfunction expansion of the dyadic Green’s function can be got by this method easily and some of the dyadic Green’s functions for complex systems which are very difficult to get by the ordinary method have been got by this new method. The dyadic Green’s function for a dielectric loaded cavity is one of the given examples. This project is supported by the National science Fundation of China     

基于DSP的无人机自主着舰识别算法

针对复杂海面环境造成的图像干扰变形给无人机着舰过程中人工标识的识别带来的困难,采用了一种基于仿射不变矩和支持向量机(SVM)的识别方法,首先采集各种变形下的适量标识样本,经过适当的预处理之后,提取其仿射不变矩,然后送入 SVM进行训练识别,并且给出了在 DSP 系统内基于上述流程的实现方法。实验表明,该方案对于图像在各种小幅度干扰变形下的识别率均达到了90%以上,平均每帧测试时间为170 ms,对于旋翼型无人机自主着舰具有一定的实用性。     

无人工样本的SVM遥感图像分类方法

针对遥感图像监督分类方法需要人工提取训练样本的缺陷,提出一种模糊K均值聚类（FCM）提取训练样本、支持向量机（SVM）进行分类的方法。算法首先用FCM进行初步分类得到隶属度矩阵并判断每个样本的类别号;然后根据隶属度矩阵提取每类样本中密集程度较高的样本作为训练样本;最后用SVM对样本进行训练、再次分类。该方法克服了SVM算法需要人工样本的缺点,改善了传统非监督分类算法的性能,UCI标准数据库Iris数据和遥感数据样本的实验结果证明了该方法的可行性。     

基于负载电流前馈的风电系统网侧变流器控制

对于具有并网变流器的风电系统,本文提出了一种基于负载电流前馈的网侧变流器矢量控制方法。与传统方法相比,该方法可提高风电系统在最大风能捕获过程中的暂态稳定性和抑制电网电压波动对直流母线电压所造成的影响。本文以双馈发电机型风电系统为例进行了理论分析和仿真实验,结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于输出频谱和支持向量机的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路的特点和其故障诊断中存在的问题,提出了一种基于输出频谱和支持向量机的新型模拟电路故障诊断方法(FMSVM)。该方法采用多音信号作为模拟电路的激励信号,并用其输出频谱中的有限个频率点的幅值作为故障特征,采用多分类支持向量机(MSVM)进行故障模式判别,实现了模拟电路的故障诊断。实验结果表明,该故障诊断方法具有速度快、准确率高的特点,具有重要的实用价值。     

量子粒子群和最小二乘支持向量机相结合的网络异常检测

为了提高网络安全性的异常入侵检测的准确率,提出一种量子粒子群算法（QPSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVC）的网络异常检测方法（QPSO-LSSVC）.首先利用量子粒子群处算法对LSSVC模型参数进行搜索,选出最优参数,然后采用泛化性能力优异的LSSVC对网络入侵进行建模和检测.选取KDDCUP99数据对QPSO-LSSVC性能进行测试,实验结果表明,QPSO-LSSVC提高了网络异常检测准确率,降低了误报率,为网络安全提供了有效保证.     

基于循环匹配追踪的稀疏重构时延估计算法

在单样本(SMV)、低信噪比条件下,稀疏重构方法可提升时延估计精度,但现有的重构算法在支撑集元素的选择中存在错选和漏选的情况,从而导致估计精度受限。针对上述问题,该文提出一种基于循环匹配追踪(LMP)的稀疏重构时延估计算法。该方法引入了“循环删除,匹配添加”的思想,有效提升了直达径的估计精度。算法首先建立信道冲激响应稀疏表示模型;然后在获得初始支撑集的前提下,先循环删除支撑集内的元素,再从支撑集补集中依据与当前残差内积值最大来匹配添加新元素,直至残差内积基本不变;最后利用时延值与稀疏支撑集的关系得到了时延的估计值。仿真结果表明,所提算法相比于传统稀疏重构时延估计算法具有更高的估计精度。同时基于USRP平台,利用实际信号对所提算法进行了有效性验证。

     

基于最小二乘支持向量机的衰落信道预测算法

该文探讨了利用相空间重构和支持向量机进行衰落信道非线性预测算法。该算法基于多径衰落信道具有混沌行为,利用坐标延迟理论,重建衰落信道系数的相空间,再根据混沌吸引子的稳定性和分形性,在相空间中通过递归最小二乘支持向量机(RLS-SVM)进行预测。该算法对原始数据可以进行更平滑的处理,在噪声环境下预测的时间范围更长。对时间跨度为63.829ms的衰落系数进行了预测,仿真结果表明,在信噪比为15dB时,预测结果优于AR算法。