基于串行通信的逻辑信号发生器

在一些设备的电路板测试工作中，需要多通道逻辑信号发生器输出测试向量。本文介绍一种多通道逻辑信号发生器的设计。该系统采用虚拟仪器思想，由通用微机和信号产生电路组成，信号产生电路则由89C51单片机和外围电路组成。利用微机完成命令的控制，测试向量的编辑和参数的设置，利用89C51单片机管理测试向量输出电路产生需要的逻辑图形。具有测试向量编辑方便、测试方法灵活的特点。     

基于群体智能策略的编队控制

本文针对动态环境下多机器人形成动态目标队形的问题,提出一种基于粒子群算法的新方法作为多机器人快速编队的智能算法。该算法引入了贪婪机制,加快了收敛速度;同时为了防止贪婪机制陷入局部最小值,通过定义两个概率实现智能交换:一个概率表示“中心靠拢”,另一个表示“区域覆盖”。仿真结果表明,该算法能有效形成动态目标队形。而且该算法能够解决离散变量问题,具有广阔的应用领域。     

改进分块支持向量聚类在入侵检测中的应用

支持向量聚类(SVC)是在支持向量机的思想上发展而来一种聚类方法,针对其处理大规模数据集速度缓慢的缺点,提出了一种改进的分块支持向量聚类算法。改进的算法分为三个阶段:前期的预处理,中期的分块算法,后期的改进标类算法。提出的方法显著加快了SVC的速度,在保持原来SVC算法的优点的基础上,对大规模数据集以及非均匀分布数据集等具有良好的效果。将其应用到网络入侵检测,实验结果表明改进的算法行之有效。     

基于小波变换的支持向量机短期负荷预测

提出了一种基于小波分解和支持向量机的短期负荷预测方法．首先利用小波变换把负荷序列分解成不同频段的子序列，对高频序列利用软阀值消噪法去除负荷噪声；对降噪后的负荷序列利用不同的小波进行分解．然后用相匹配的支持向量机模型预测各子序列．仿真结果表明db4小波的预测精度最高，平均绝对预测误差为1．6692％．所得结果同直接用支持向量机预测结果进行比较表明，该方法是有效的。     

支持向量机在铁水硅含量预报中的应用

支持向量机是基于统计学习理论发展而来的一种机器学习算法,它能较好地解决非线性、高维数、小样本、局部极小点等实际问题。本文提出了使用最小二乘支持向量机模型预测高炉铁水硅含量的方法,以山东莱钢1号高炉在线采集数据作为应用案例。结果表明最小二乘支持向量机模型预测高炉铁水硅含量命中率可达到85%以上。     

基于支持向量机的石油管线缺陷识别方法研究

针对管道超声检测缺陷识别问题,从数据挖掘角度,提出一种基于支持向量机的石油管线缺陷自动识别新方法。通过超声石油管线缺陷大量检测实验表明:该方法具有准确率高、推广性强、容易在线实施等优点。     

反馈神经网络对非自治的非线性离散系统的近似能力

人工神经网络理论是解决非线性问题的有力工具。章研究了离散型反馈神经网络模型的建立，基于带有输入的非线性离散系统的输出可以被一类反馈神经网络输出神经元的状态向量任意逼近，笔将已有的反馈神经网络近似非线性离散系统的能力从定常系统推广到时变系统，对反馈神经网络近似非线性离散系统的能力进行了扩展研究，针对于更普遍的非自治的非线性离散系统，证明了它们在有限时间段内的输出轨迹可以被反馈神经网络输出神经元的状态向量近似到任何程度。     

支持向量机及其应用研究

支持向量机是一种新型机器学习方法,因其出色的学习性能,已成为当前国际机器学习界的研究热点.作者介绍了支持向量机的理论依据及其研究进展.     

高耸塔架结构节点损伤的指标分析与反分析两步诊断法

针对高耸钢塔架结构的损伤特点，建立了具有节点损伤的有限元模型，提出了一种指标分析与反分析两步诊断法：第一步，通过对节点残余力向量指标进行分析来确定结构可能损伤杆件的位置；第二步，把可能损伤的杆件的损伤因子作为设计变量，以损伤前后的杆端应变模态差向量的2范数作为目标函数，应用改进的混合遗传算法进行反分析运算，最终得到具体的损伤节点位置处的损伤程度．通过对一平面塔架结构的数值仿真分析表明，在理论上该方法是可行的．     

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。