针对动态神经网络分类器训练时采样时间长、计算量大的问题,提出一种动态神经网络分类器的主动学习算法。根据主动学习AL(Active Learning)算法中一种改进型不确定性采样策略,综合考虑样本的后验概率及其与已标记样本间的相似性,标注综合评价得分值较小的样本,将其用于对网络分类器的训练。通过Sobol’敏感度分析法,神经网络适时地增加敏感度值较大或删减敏感度值较小的隐层神经元,以提高其学习速率,减小输出误差。分类器训练仿真实验结果表明,与被动学习算法相比,该算法能够大大缩短网络分类器训练时间,降低其输出误差。将该算法用于液压AGC系统中,实验结果表明,该算法可实现系统中PID控制器参数的在线调节,提高了厚度控制精度,以此验证了该算法的适用性。

形状误差是实际形状相对其理想形状的偏差关系着工件的质量针对平面度、圆度、球度等不同的形状误差先后出现了许多新的算法。采用计算简便、运算速度快、广泛应用于各种形状误差的评定的最小二乘法;运用MATLAB语言编写误差的计算程序在Visual Basic环境下开发了软件系统的用户界面程序同时编写VB与MATLAB之间的接口程序完成这两种软件之间的调用。通过与现有最小区域法的计算结果相比较验证程序的正确性便于在工程实际中推广应用。

对随机时间序列的特征提取与聚类分析,提出了基于分类距离标准的小波包基能量方法.该方法应用小波包变换提取信号各子空间的能量,以能量分类距离标准选取最佳小波包基,最佳小波包基上距离系数大的能量作为特征值.实验结果表明此方法比固定尺度小波包能量法有着更好的分类效果,并且特征值维数低.

心电图的自动诊断,具有很高的临床应用价值.本文在比较各种分类算法的基础上,提出了应用CBR模型建立心电图自动诊断系统的构想,并阐述了CBR模型中心电图实例库设计的若干关键问题.

简要介绍了S3C2440嵌入式微处理器，分析了S3C2440的RTC（Real-time CloCk）硬件构架及其工作原理，在此基础上给出了RTC模块在WinCE下驱动程序的设计与实现。最后给出了部分驱动源代码。

本文介绍了离子迁移谱仪的工作机理、软件系统设计以及嵌入式实时多任务操作系统(RTOS)Nucleus PLUS,重点介绍后者在离子迁移谱仪中的具体实现.

由于飞机前起落架与主起落架收放方向不同导致前起落架更容易受气动阻力影响而产生收放不到位等故障。对此利用AMEsim对某型飞机前起落架进行建模仿真,并通过建立起落架机械模型完成作动筒受力分析,将一些单一因素和混合因素分别注入到模型中对起落架收放性能进行仿真实验。实验结果表明,单一因素中油泵泄漏、作动筒限流阀阻塞、作动筒内漏对系统性能影响较大,同时两个单一且无法引发起落架故障的因素,其叠加形成的混合因素却能引发起落架故障。仿真结果可用于指导起落架收放系统参数设计、故障分析及健康管理。

介绍一种基于ARM的嵌入式多参数监护仪的设计与实现。它充分利用嵌入式多任务实时控制的优势，对监护参数进行处理：通过串口进行数据采集，在CPU中数据处理、存储，LCD显示，并在TCP／IP协议栈实现远程网络传输。