论文科院校计算机类课程机房授课势在必行

针对文科院校计算机类课程操作性强的特点,对比分析了传统的多媒体+机房的授课模式与机房授课模式的优缺点,提出了计算机类课程机房授课模式的改革思路,介绍了该模式应具备的条件和具体的实施过程。     

支持向量机序贯最小优化算法推导的改进

已有文献中的支持向量机SMO算法推导过程计算复杂,该文给出一个简洁推导。整个推导过程没有复杂的计算,除了误差函数外,不需引入其它中间变量。     

利用网络编码优化Ad Hoc网安全路由协议SAODV

网络编码可大大提高网络吞吐量、减少延迟。然而,由于编码意义上网络信息流的复杂性,实际应用中仍存在困难。另一方面,Ad Hoc网作为自组织形式的特殊网络,其安全路由协议是研究重点。针对Ad Hoc网安全路由协议中较优秀的SAODV,提出一种基于网络编码的优化方案,较传统编码易于实现、具有较强实用性。     

多特征融合的蛋白质相互作用位点预测

蛋白质相互作用位点预测为蛋白质功能和药物设计的理解提供重要线索。而蛋白质的各种特征为蛋白质相互作用位点预测提供了大量有用信息,特别是进化信息、残基序列邻近和空间邻近性。不同的蛋白质特征对蛋白质间的相互作用的贡献也不一样。通过提取蛋白质序列谱、保守性和残基熵,提出了特征融合技术对蛋白质相互作用位点进行研究,采用SVM构建三种预测器,分别对各种不同的特征加以验证,实验结果表明了基于特征融合方法的有效性和正确性。     

改进粒子群算法在支持向量机训练中的应用

训练支持向量机需要求解二次规划问题,LPSO算法对于求解含线性约束优化问题是一种直观、简单的方法。改进后的LPSO算法较好的解决了早熟收敛问题。对谷氨酸发酵过程建模的实验表明本文提出的方法训练精度高,泛化能力强。     

不同算法下生成的数字高程模型对比分析研究

目前数字高程模型的生成在大多数商用地理信息系统软件或遥感图像处理软件中都能实现,但提供的算法有所不同.结合目前常用专业软件提供的不同算法,对同一数据源的高程数据分别生成数字高程模型(DEM),进行对比分析后发现:使用现有专业软件生成的DEM均存在着差异,这些差异主要来源于不同软件采用的算法差别,并且DEM的差异具有空间分布的规律性和负高差多于正高差的特点.由此得出以下结论,TIN算法具有生成的DEM精度高等优点,LRS和Non-LRS算法具有生成的DEM结构简单等优点.若要进行三维显示、土方量计算等,则选择TIN算法生成;若要检查高程数据错误,则选择LRS或Non-LRS算法生成.     

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。     

矢量信号分析中匹配滤波器的参数寻优与仿真

研究数字调制系统和信号测试问题,为了方便、快捷的设置与优化匹配滤波器的相关参数,为了得到精确矢量信号和优化参数,在深入研究矢量信号分析技术的基础上,分析了滤波器参数对矢量信号分析结果的影响,提出了以误差矢量幅度(EVM)最小为准则的匹配滤波器参数自动寻优方法,并在MATLAB平台上进行仿真结果表明,方法具有较好的可行性与有效性.     

时间自动机的LTL性质模型检测研究

为了增强模型检测工具的检测能力,拓宽模型检测技术的应用范围,对基于时间自动机的LTL性质模型检测进行了研究,对自动机的状态空间的存储方式和状态空间的展开过程进行了分析,讨论了LTL性质模型检测工具的检测流程和检测算法的实现策略对工具检测性能的影响,针对制约模型工具的检测能力和检测效率的因素,采取了一些相应的优化改进策略.采用了BDD(二叉决策图)共享存储技术和位编码压缩存储,较有效地减小了空间消耗,缓解了模型检测中状态爆炸引起的内存空间不足问题.与DTSpin等著名的模型检测工具进行了实验比较,取得了较好的实验结果.     

A closed-loop cross-correlation method for detecting model mismatch in MIMO model-based controllers

Correlation between a dithering signal and the prediction error has been used for detecting model mismatch in univariate model based control systems. This paper extends that approach to MIMO control systems. A closed-loop cross-correlation method is presented to detect which specific input-output pairings of a model-based controller are mismatched. This method may be used in screening the complete set of models and in selecting candidate models for re-identification. The method first finds the rows and columns of the transfer function matrix that contain mismatch, and then the candidates are found by the intersection of the said rows and columns. Placing the system under partial control, whereby one or more of the manipulated variables are held constant, can be used to further reduce the set of candidate models.