基于Tophat变换和文字纹理的车牌定位算法

针对车牌自动识别系统的应用场景越来越广泛,提出一种新的基于Tophat滤波和文字纹理特征的车牌定位算法.首先,利用形态学Tophat滤波抑制背景、消除不均匀光照,然后对图像进行二值化操作和连通域分析;其次,扫描图像得到区域的垂直投影图(VPM, Vertical Projection Map),对VPM进行离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transformation),利用中低频描绘子重构VPM,重构后的VPM更为平滑,不受噪声影响,其波峰波谷数量、统计量更能描绘区域纹理的本质属性;最后,结合部分中低频描绘子和统计量组成描述区域纹理的模式向量,输入支持向量机归类.实验表明,算法适用于自然场景中的车牌定位问题,具有较强的适应性.      

基于支撑域的单分类器和密度估计的本质关系

单类支持向量机和支持向量数据描述是两种流行的基于支撑域的单分类器。为揭示采用高斯核后他们与密度估计之间的关系,首先将基于支撑域的单分类器统一到密度估计的框架下;其次证明了基于支撑域的单分类器诱导的密度估计和真实密度一致,同时也能减小积分平方误差。最后通过人工数据集实验验证了上述关系。     

支持向量机在航空结构声激励应力分析中的应用

支持向量机是一种新的机器学习方法。它以统计学习理论为基础,从结构风险最小化原则出发,具有很好的泛化及推广能力。通过采用支持向量机对飞机襟翼结构在声激励试验中获得的总应力、总加速度及总声压数据进行分类,分别获得结构响应间的线性关系和非线性关系的样本点以及线性与非线性界限。最后利用多元线性回归模型分别建立线性关系和非线性关系的仿真模型。研究表明,支持向量机在模式分类中具有良好的分类性能,在解决航空结构声疲劳问题中有较好的工程应用前景。     

基于最小二乘支持向量机的普通高校招生人数预测研究

近年来普通高校的发展速度与规模,使社会大众兴起了对教育质量与总量的关注。普通高校招生数预测是制定教育政策的重要依据。针对中国文化教育的特征,在统计学习理论和结构风险最小化原理的基础上,建立了基于最小二乘支持向量机的时间序列预测模型。预测结果表明该模型具有较高的预测精度,为普通高校招生数预测提供了一条新的途径。     

B样条快速求值算法及其在曲线拟合中的应用

B样条方法是数据插值、拟合与平滑的重要方法。通过对de Boor-Cox算法计算路径的分析,给出了一种基于向量扩展的B样条基函数求值运算方法。分析表明,该方法具有并行计算结构和递推计算结构,利于计算机实现。同de Boor-Cox递推运算方法比,它能够同步计算出k次B样条的所有k＋1个非零函数值,运算效率提高了2k＋1倍。在最小二乘法B样条曲线拟合算法中的应用验证了本文算法的有效性。     

基于SVM的浮动车行驶模式判断模型

浮动车在低速情况下存在两种行驶模式,如不能对上述模式进行准确区分,将严重影响浮动车实时路况计算的精度和效率.研究和设计了一个基于支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的浮动车行驶模式判断模型,并针对性地提出了一种简单的基于隶属度矩阵的特征评价和选择方法.实验表明通过上述方法选择的特征子集所训练的分类器在测试样本集上具有92.6%的分类准确性;经过行驶模式分析后,浮动车系统的准确性有显著提升.      

模糊最小二乘支持向量机在黑液波美度软测量中的应用

利用模糊最小二乘支持向量机进行软测量建模。并将基于最小二乘支持向量机的软测量器应用于造纸碱回收中黑液浓度的在线估算,取得了十分有效的应用结果。模糊最小二乘支持向量机收敛速度快,模型参数确定方便。因此基于模糊最小二乘支持向量机的软测量器在软测量建模中有很大的应用潜力。     

一种基于模拟退火的支持向量机超参数优化算法

基于统计学习理论的支持向量机技术以探求小样本情况下如何获得更好的机器学习规律而见长,与基于经验风险最小化原则的机器学习方法相比能够获得更佳的泛化能力,相关超参数的选择对其分类或回归性能有较大影响.针对径向基核支持向量机超参数优化问题,提出了一种改进的基于模拟退火算法的高效多目标优化算法,并详细讨论了优化寻优过程中搜索空间、初始可行解、初温和最优目标函数的设计方法.通过在多个标准数据集上的测试验证,证实了本文所提算法的可行性和有效性.     

基于小波的能源消费弹性系数预测方法

能源消费弹性系数反映了一个国家能源消费增长速度与国民经济增长速度之间的比例关系,是衡量一个国家能源利用效率的重要指标。鉴于数据中存在较多的噪声,首先用小波分析方法对数据进行滤波,然后用滤除了噪声的数据作为输入变量,用支持向量回归方法建模,并预测未来10年我国能源消费弹性系数变化的规律。实际数据检验表明,该预测方法还是可行的。     

气体二次喷射推力向量控制数值仿真

采用基于Favre平均的三维N-S方程和k-ε湍流模型对固体火箭发动机气体二次喷射推力向 量喷管复杂干扰内流场进行数值模拟;采用三阶精度空间差分格式和隐式Jacobi时间点迭代 方法进行求解;借助数值模拟技术对气体二次喷射推力向量喷管方案进行了初步探索,研究 了不同喷射条件对气体二次喷射流场特征及侧向控制力的影响作用;研究表明,二次喷射气 体喷射孔位置、总温及总压等因素对侧向力影响具有耦合作用,合适的喷射孔位置和高温燃 气以及较大喷射总压都能有效增加侧向力及向量角;燃气二次喷射系统具有较高的效率;侧 向力随二次喷射流总压增加而线性增大.