一种基于同步树替换文法的统计机器翻译模型

提出一种基于同步树替换文法的机器翻译模型.相对于基于短语的模型,此模型可以对远距离结构性调序和非连续短语翻译进行建模;相对于基于同步上下文无关文法模型,此模型可以对任何层次上的树节点调序进行建模.因此,该模型可以为处理语言结构间的异构对应问题提供有效的解决途径. 在两组风格差异较大的数据集上进行的实验均验证了基于同步树替换文法的模型相对于基于短语模型和基于同步上下文无关文法模型的稳定优势.     

基于SVM和Kalman预测的非线性系统故障预报

针对Kalman预测在非线性系统故障预报中预测误差较大的问题.提出一种基于支持向量机预测新息的Kalman预测方法.根据未知非线性系统的典型变量分析子空间模型进行Kalman预测.采用支持向量机时间序列预测算法预测未来时刻的新息,利用新息进行Kalman单步和多步预报.在连续搅拌反应器上的仿真研究表明:所提出方法能准确地预测较长时间段内故障过程的劣化趋势,预知可能发生的故障,使操作人员有时间采取必要措施消除故障隐患.     

一种改进的在线最小二乘支持向量机回归算法

针对一般最小二乘支持向量机处理大规模数据集会出现训练速度幔、计算量大、不易在线训练的缺点,将修正后的遗忘因子矩形窗方法与支持向量机相结合,提出一种基于改进的遗忘因子矩形窗算法的在线最小二乘支持向量机回归算法,既突出了当前窗口数据的作用,又考虑了历史数据的影响.所提出的算法可减少计算量,提高在线辨识精度.仿真算例表明了该方法的有效性.     

一种过程支持向量机及其在动态模式分类中的应用

针对一般SVM在机制上难以直接对动态模式进行分类的问题,提出了一种基于函数正交基展开的过程支持向量机.该模型的输入为时变函数,输出为模式类别.在输入函数空间中选择一组适当的正交函数基,将输入函数在该组函数基下进行有限项展开,把展开式系数作为核函数的输入.由于时变函数在基函数映射下与展开式系数一一对应,从而可利用SVM的变换机制实现动态模式分类.给出了基于SMO的求解算法,实验结果验证了模型和算法的有效性.     

嵌入式系统控制设计思想在材料试验机中的应用

介绍了嵌入式系统控制设计思想的优势,根据嵌入式系统控制设计的特点和技术要求,阐明材料试验机的特点,并以电子蠕变及持久强度试验机为例说明了嵌入式控制系统设计思想的多方面的优势和发展前景。     

西门子S7可编程控制器在内衬层生产线上的应用

介绍了用西门子S7-400可编程控制器（PLC）在内衬层生产线上的应用,根据生产线的生产工艺和控制要求,对电气系统的硬件组成和软件程序进行了设计,并且应用了组态软件设计生产线和配方画面。     

基于方案本体的决策模型组装

决策模型组装是智能决策系统中的重要功能。基于本体的决策模型组装在模型之间的匹配上提供了丰富的语义信息,但本体推理的效率造成的响应速度较慢依然是需要解决的问题。本文提出一种基于方案本体的决策模型组装方法,可有效地减少本体建模的复杂度,并设计了相应的算法实现这种方法。     

基于蚁群优化的SVM及其应用研究

针对蚁群算法的容易陷入局部最优解的问题,对连续蚁群算法的全局转移因子和挥发因子进行了改进.在搜索过程中,蚂蚁利用前一代最优解的位置及信息素强度决定最优解转移步长及概率,对每一代搜索过程,利用动态的全局转移因子来确定蚂蚁应该进行如何搜索,保证蚂蚁能够得到更多的搜索空间,解决了蚁群算法"早熟"的现象.利用优化后的支持向量机(C-SVR和C-LSSVM)建立了某型航空发动机起动过程的数学模型.通过实际的发动机数据对模型的有效性进行了验证,结果表明,C-SVR和C-LSSVM泛化性能优于ε-SVR和LSSVM.     

隐核最小二乘分类器在故障诊断中的应用

作为一种基于正定核的学习方法,传统支持向量机(Support Vector Machine,SVM)能较好地解决小样本、非线性、过学习、维数灾和局部极小等问题,从而广泛应用于模式识别、回归估计等领域。当前,核方法及其在故障诊断中的应用引起了人们的广泛重视并成为研究热点。为解决传统支持向量对核函数正定性的限制及求解速度不高的缺陷,通过引入最小二乘支持向量机分类算法提高学习速度,采用隐核特征映射技术实现核函数的进一步扩展,提出了一种新的隐核最小二乘分类器(HKLSC)算法。将其应用于实际工业过程的故障诊断中并根据采集的滚动轴承数据进行了仿真。结果表明,该隐核分类器具有很好的故障诊断性能,为故障诊断提供了一种新的有效途径。     

基于内容的图像检索中SVM和Boosting方法集成应用

提出一种适用于图像内容检索的AdaBoostSVM算法。算法思想是采用支持向量机(SVM)作为AdaBoost算法的分量分类器;基于相关反馈检索机制,通过增加重要样本来模拟AdaBoost算法的权重调整方法。在包含2000幅图像的数据库中进行了检索实验,结果表明AdaBoostSVM算法能有效提高系统的检索性能。