基于主元分析和支持向量机的电路故障诊断模型

综合主元分析和支持向量机的优点,提出了一种基于主元分析和支持向量机的故障诊断模型.通过主元分析提取故障特征,然后利用支持向量机进行故障模式的分类,实现对模拟电路不同故障的识别.实验结果表明,该模型能够准确地实现故障的诊断,具有好的识别能力.     

基于SVM的多类模拟调制方式识别算法

提出了一种基于支持向量机的多类模拟调制方式识别算法。该算法通过分析模拟调制信号的特点,提取有效的特征向量以区分不同的调制方式,并基于支持向量机和判决树分类思想,将特征向量映射到高维空间中加以分类。仿真结果表明:在具有加性带限高斯噪声的环境下,信噪比不小于10dB时,识别正确率大于90%。     

一种用于图像检索的新型半监督学习算法

基于支持向量机的理论提出了一种用于图像检索的半监督学习算法。该算法的基本思想是,如果两点彼此是最近点,则它们共用一个标注。因此,该算法可以在具有最大类间空隙和很好保留位置特征的基础上找到一个投影。对该算法和标准支持向量机及转导(transductive)支持向量机的图像检索效果进行了实验比较,结果表明该算法可以获得更好的效果。     

基于DAGSVM和决策树的电气草图符号识别

针对电气行业设计人员构思初步电路方案徒手绘制电气草图时,存在的电气符号模糊性和输入的随意性等缺点,提出基于有向无环图支持向量机(DAGSVM)和决策树的组合符号识别模型。提出了改进的有向无环图支持向量机多分类算法用于基本符号识别和组合符号识别;在组合符号预分类过程中引入决策树算法用来减少分类器的数量。应用结果表明：应用该模型的系统不仅能够有效识别出各种复杂的手绘电气符号,且有效地降低了识别的计算成本。该系统能帮助电气工程师将设计思想快速、清晰地转换为电气工程图,提高了设计效率。     

双谱特征提取在欺骗式干扰方式识别中的应用

为了识别出具体的欺骗干扰方式,从而使雷达有针对性地选择抗干扰方法,该文提出了基于双谱特征和模式识别技术的欺骗式干扰识别方法。该方法给出了欺骗式干扰的双谱分布和估计方法,在分析其分布特征和统计特性的基础上,定义两种特征因子;采用基于核聚类的支持向量机分类器,完成对不同欺骗干扰方式的识别;建立了完整的干扰模式识别模型。仿真实验表明,该方法对3种不同欺骗干扰方式的正确识别率高,而且基本不受干噪比影响。     

基于舞弊三角理论的财务舞弊识别模型研究——支持向量机与Logistic回归的耦合实证分析

文章基于舞弊三角理论,对舞弊风险因素进行T检验,选取显著特征运用支持向量机算法和Logistic回归分析方法构建了舞弊识别模型,并进行比较。研究结果表明,财务稳定性越差、监督部门的监督积极性越低、曾经获得非标准审计意见次数越多,公司发生财务舞弊可能性越高。应制定合理的报酬激励机制,降低报酬契约冲突带来的舞弊压力;建立健全内部控制和风险管理评价,减少舞弊的机会;加强内外监督机制,杜绝舞弊的借口。     

项目网络组织协同治理绩效影响因素分析

为了能够更加准确地判断结构损伤位置和程度,本文提出了基于粒子群优化支持向量机（PSO SVM）方法对斜拉桥主梁进行损伤识别的新方法。该方法以最敏感索张力指标作为损伤识别指标,利用粒子群（PSO）算法寻找支持向量机（SVM）最优参数,建立SVM预测模型,以不同位置、不同损伤程度下最敏感索的张力指标作为SVM的训练和测试输入,由SVM的输出确定损伤位置。通过对实验室的模型斜拉桥的主梁损伤进行了仿真验证,结果表明：采用PSO算法很好地解决了采用SVM方法进行损伤识别时的参数选择随机性难题,实现了对SVM模型参数     

改进PSO-SVM在说话人识别中的应用

为了加快粒子群优化算法的收敛速度,增强全局的搜索能力,通过对粒子群优化算法中惯性权重和全局最优值的分析,提出了一种根据迭代次数而自适应变化的惯性权重的粒子群优化方法。改进后的粒子群算法在防止陷入局部最优的能力方面有了明显的增强,同时,给出了应用粒子群优化算法训练支持向量机的方法,并将其应用于说话人识别。实验结果证实了在说话人识别中改进PSO-SVM方法比其他传统方法能获得更好的识别精度和识别速度。     

基于LDA/GSVD和支持向量机的人耳识别

针对人耳图像自身的特点并通过对现有方法的研究,提出了一种先利用LDA/GSVD算法对样本图像进行特征提取,然后运用SVM分类器对样本向量进行分类的人耳识别方法.此外,还对线性判别分析、广义奇异值分解和支持向量机的相关内容做了简要介绍.实验表明,LDA/GSVD很好地解决了在高维、小样本的情况下,使用Fisher线性鉴别分析的特征提取方法存在的病态奇异问题,把它与支持向量机有机地结合起来,构成了一种有效的人耳识别新方法.     

基于磁光图像的飞机铆钉缺陷识别

针对飞机铆钉磁光图像的识别问题,提出了一种基于模糊支持向量机的裂纹有无和裂纹方向自动识别的新方法。该方法首先对铆钉磁光图像进行预处理得到铆钉二值化图像;然后采用阈值法求取铆钉中心;最后将由铆钉中心发出的星形射线矢量作为特征,采用模糊支持向量机方法对铆钉有无裂纹和裂纹方向进行分类。其中,支持向量机的核宽及惩罚常数采用网格法进行选取,并结合模糊隶属度函数解决多类分类问题中存在的错分和拒分现象。实验结果表明,使用训练获得的支持向量机分类器识别裂纹缺陷取得了很好的效果,能够满足自动检测的高实时性要求。     

一种三维复杂介质波前时间的高精度数值算法

基于水平集的波前扩展算法,如FMM(Fast Marching Method)、GMM(Group Marching Method)，作为一类计算复杂介质波前时间的有效方法而被广泛使用。该类算法都是基于程函方程的有限差分格式来计算波传播时间，在介质离散单元尺寸较大的情况下，计算精度较低。为提高波前时间的计算精度，在一个长方体单元内，将任意点的波传播时间用已知节点上波前时间的插值函数表示，然后根据Fermat原理确定未知节点上的波前时间，再结合高效率的GMM算法，形成了一种计算三维复杂介质波前时间的有效算法。数值模拟实验表明，与原GMM算法相比，该算法大大提高了波前时间的计算精度，同时具有很强的稳定性和适应性。     

超磁致伸缩材料发展动态与工程应用研究现状

为了反映超磁致伸缩材料的国内外研究现状,对超磁致伸缩材料发展历程和性能特点进行了阐述。在详细调研基础上,较全面地介绍了国内外超磁致伸缩材料在各工程领域的应用以及发展状况。通过分析其历史沿革和最新成果,对未来的发展方向进行了展望,并对其应用潜力领域进行了预测。     

利用语音倒谱参数及基音信息辨认说话人

本文介绍了一种基于矢量量化技术的说话人识别系统,在特征参数上,选用动、静态倒谱互相补偿,充分描述说话人声道模型,同时选用能描述说话人声带激励源特点的基音参数,以全面反映说话人特征。识别时,对三个参数进行优化组合,构成最佳的归一化联合失真进行判决。实验表明,对16人进行测试,当语音长度为2秒时,识别率高达96．8％。     

GMM驱动镗杆镗削倒锥形销孑L闭环控制研究

针对GMM智能镗杆镗削异形销孔控制难度大的问题,以现有的控制系统硬件为基础,进行了DSP控制系统的 软件设计,包括A/D采集、反馈检测算法和闭环控制算法的编程实现。并在此基础上开展了控制系统整体性能的测试 实验,分别采用开环逆模型补偿控制、普通PID控制和前馈逆补偿PID控制3种控制方法对实际加工活塞销孔的刀具轨 迹进行了相应的轨迹跟踪实验。实验结果表明,对于低频加工轨迹,采用前馈逆模型补偿PID控制精度比开环逆模型补 偿控制精度要高,达到预期的技术指标。所建立的闭环控制系统具有很好的应用效果。     

雷达辐射源模糊识别算法改进

改进了复杂电磁环境下雷达辐射源模糊识别算法。改进算法通过证据组合对模糊隶属度进行融合,很好地解决了识别中的不确定性,错误的识别结果经过融合后得到去除。采用最优隶属准则进行雷达辐射源类别决策,融合后的辐射源正确识别率得到明显提高。仿真结果及对比实验表明,相比于模糊识别算法,信噪比不小于0dB时,改进算法的正确识别率大于90%。     

老年人算法歧视的法治应对

对老年人歧视的社会与制度偏见嵌套入"算法黑箱"中,不仅技术性固化了传统老年人歧视社会建构的场景观念,而且加剧了对老年人群体社会排斥的隐性歧视,与"积极应对人口老龄化"国家战略要求相背离。建立在互联网、大数据、人工智能、量子信息与区块链等数字化信息技术快速迭代发展基础上的算法,不仅将老年人技术性歧视为原子型与比特型两类群体,进而对比特型群体的老年人以微粒化与标签化的方式进行直接或间接隐性歧视,而且利用其时间复杂度与空间复杂度的特点,将现行法律法规中存在的"年龄歧视"等立法不足或缺陷问题给与"合法化"承认并无限放大,实质损害老年人群体的应然权益。通过对老年人叠加算法后遭遇的三种主要歧视类型进行原因解读,明晰社会变迁与科技发展叠加背景下老年人同时遭遇"前喻文化"代际鸿沟与技术迭代数字鸿沟的双重冲击,而进入比特世界场景的老年人仍然面临嵌套偏见与复杂规则的算法塑造的老年人画像的直接排斥或不公平对待间接歧视的自动化决策歧视情形。我国现行立法关于老年人的单一年龄维度界定标准与有关老年人退休、退职的规定,既无视老年人的个体差异性,也脱离了社会发展的实际情况,不符合社会保障法的功能设计与本质要求。因此,应从法治的角度进行顶层设计,对破解老年人算法歧视与积极应对人口老龄化国家战略之间存在的现实矛盾与发展悖论问题予以合理化规制,即用分层理论完善老年人法律制度以纠正法律本质主义年龄歧视下的制度性缺陷,解构数字孪生法律制度嵌套规制老年人歧视的"算法黑箱",赋予老年人算法自决权以积极推动"积极应对人口老龄化"国家战略,从而平衡科技发展与老年人群体权益保护之间的利益关系,确保科技向善和算法造福老年人。     

基于小波变换和模糊模式识别的超声无损检测

本文研究了小波变换和模糊模式识别在薄板粘接质量超声检测中的应用.首先介绍了有关复合粘接材料的超声无损检测方法,然后使用小波变换对超声检测信号进行分析,提取出与粘接质量有关的三个特征值;根据超声检测回波信号特征值具有模糊性这一特点,提出了以隶属度为核心、以最大隶属度原则为判断标准的模糊模式识别算法.实验证明,该特征提取和模式识别算法对于粘接质量定量识别的准确度比较高.     

逆向工程特征参数提取技术研究

逆向工程是从已有实物的测量数据点中提取其特征参数进行模型重建的过程,特征参数的提取是逆向工程的关键技术之一。该文提出了一种新的回转面特征参数提取算法,将蚁群算法应用在逆向工程的特征参数优化过程中,首先建立回转面特征参数提取数学模型,然后运用蚁群算法实现过程优化,从而提取出特征参数,实现回转面图形重建,最后通过实例验证了该算法的有效性,该算法提高了特征参数提取精度和效率,适用于空间任意位置回转面的特征参数提取。