具有某种特性的向量优化问题的解的刻画

在有限维空间中,当目标函数凸下半连续时,向量优化问题一定有弱有效解,并且解集是紧的,但当目标函数非凸时,这不一定成立,文章讨论了把目标函数的凸性减弱之后,向量优化问题的解集是非空并且紧的,另外还得到一些等价的刻画。     

永磁同步电机混合非线性控制策略

永磁同步电机是一个非线性多变量强耦合系统,采用传统的线性控制方法难以在大范围运行中保持良好的动态性能和鲁棒性.针对永磁同步电机的特点,提出一种结合滑模控制和自抗扰控制的混合非线性控制策略,用于永磁同步电机矢量控制系统设计.根据指数趋近律算法设计滑模控制器,用于内环的电流控制.外环的速度采用自抗扰控制,速度控制器对负载扰动进行估计和补偿.仿真结果表明,提出的控制系统不仅具有良好的动态和静态性能,而且对负载及系统参数扰动具有较强的鲁棒性.     

基于H.264/AVC的动态分组多描述编码方法研究

多描述编码是一种容错能力强,稳定性好的编码技术.以H.264/AVC中的分组概念为基础,通过将每个描述中的码流使用动态片组交换器分成主片组和次片组,并使用运动矢量的时空预测方法来代替普通的帧预测方法,基本上可以得到更优的率失真.实验表明,与固定划分片组的静态分组多描述编码比较,该方法以较少的冗余换取了更高的信噪比.     

一类腔体问题的二阶三棱柱矢量有限元方法

为了提高电磁场数值计算的精度和效率,高阶三棱柱矢量有限元已得到研究.但对三棱柱矢量有限元应用研究有详细论述的只针对一阶情况,而且精度偏低.基于Ahagon等提出的利用节点元推导矢量元的方法,针对一种二阶三棱柱单元模型,从该模型的节点基函数出发,推导该模型的矢量基函数;接着对矢量基函数进行分类,以方便计算2种单元刚度矩阵...     

基于矢量控制的单相三电平电压型PWM整流器

针对传统单相PWM整流器控制方法存在的PI调节器的静态误差和开关频率高、开关损耗大的问题,提出了一种新型的基于空间矢量控制的单相三电平电压型PWM整流器.首先分析了单相三电平电压型PWM整流器的工作原理,然后给出了模态选择判别方法,制定了开关表.该方法很好地对交流侧电流进行了控制,实现了交流电子负载对于功率因数模拟的要求.最后通过Matlab/Simulink仿真验证了该控制方法的正确性.     

基于SVM不同核函数的多源遥感影像分类研究

选取同地区同时相的多光谱和高光谱影像,在实验样本和验证样本相同的情况下,采用SVM分类算法中4种不同的核函数,对2种影像进行分类实验.结果表明,对于多光谱影像,RBF核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于高光谱影像,Linear核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于同地区相同分辨率的遥感图像,在分类条件相同的情况下,多光谱影像的分类精度和高光谱的分类精度相近.     

基于VC＋＋的胶印机内偏心轴承参数化设计

内偏心轴承是胶印机离合压机构中通过调节滚筒间的中心距以实现合压和离压两种工作状态要求的重要部件．根据胶印机离舍压机构中内偏心轴承参数设计的基本准则和顺序离合压工艺要求,采用vC＋＋面向对象程序设计技术和MFC方便友好的对话框编程界面进行参数化设计．通过在可视化界面上输入离合压机构的基本参数,可以方便快捷得到内偏心轴承的安装位置和关键参数,极大地提高了设计人员的工作效率．设计方法可以应用到不同类型、规格的胶印机顺序离合压机构的设计中,可缩短设计周期,提高设计效率．     

多支持向量机的乳腺肿瘤识别

针对乳腺肿块具有大小不固定和个体差异等特性,提出了一种多支持向量机对乳腺肿块的识别方法.选择八个方向上的支持向量生成分类器,选取高斯核函数作为核函数,其中取σ=30时分割正确率达到97.3%.表明多支持向量机应用于乳腺肿块识别可以获得较好的识别效果,为进一步的医学诊断提供可靠的依据.     

Clustering feature decision trees for semi-supervised classification from high-speed data streams

Most stream data classification algorithms apply the supervised learning strategy which requires massive labeled data.Such approaches are impractical since labeled data are usually hard to obtain in re...     

一种基于支持向量机的非线性系统辨识方法

提出一种新的非线性系统辨识方法,基于支持向量机回归算法,选取高斯核函数构造了从输入空间到高维特征空间的非线性映射,以避免繁琐的运算,实现对非线性系统的辨识。仿真结果表明了SVM具有很好的拟合和泛化能力,同基于神经网络的非线性系统辨识相比,其辨识和泛化性能要优于神经网络。支持向量机的使用为工业过程的系统辨识提供了一条新的途径。