混沌振子无法检测与其策动力频率相差较大的微弱信号,为此,提出了混沌阵检测法,但其不易工程实现。针对这种现状提出了一种循环混沌检测方法,该方法不但易于工程实现,而且有很好的普适性。实验表明,该方法能有效、精确地检测微弱信号。

产品评论的情感倾向性分析是一个很有研究价值的领域，可以帮助客户、商家进行决策。针对产品评论中的属性词和情感词在文本中的各种关系，制定了8组特征选择规则，利用SVM算法训练模型来判断属性词和情感词的搭配识别，进而依据情感词及否定词等分析属性特征的情感倾向。实验结果表明：提出的基于SVM的搭配识别方法，在识别属性特征与情感词的搭配方面具有不错的分类效果。

在PCM(埋地管道电流测绘)系统中，实际的信号采集需要解决在非常恶劣的环境中对ELF(甚低频)信号的精确测量的问题。传统的方法一般都采用APSD(模拟相敏检波器)来实现，然而在实际的电路中用模拟相敏检波器效果并不是很理想，结果存在严重的误差。针对目前模拟相敏检波器存在的问题，设计一种DPSD(数字相敏检波器)实现消除PCM系统中ELF信号中工频干扰的目的。该检波器能有效的克服模拟相敏检波器的缺点，更精确的进行微弱信号的检测，最后使用MATLAB仿真软件对模拟和数字相敏检波器进行了仿真比较。

针对一类未知的非线性系统,基于模糊逼近原理,进行了基于自适应模糊逻辑系统的跟踪控制器的设计,实现了该非线性系统对给定信号的跟踪.首先,通过对该非线性系统中未知函数的输入输出进行采样,根据采样数据信息设计出具有参数自适应功能的Mamdani型模糊逻辑系统.然后将设计好的自适应模糊逻辑系统引入到某些模糊控制器中,得到了模糊跟踪控制器.最后所给数值仿真算例说明了该方法的有效性.

交通流量预测是智能交通系统中非常重要的研究领域,传统的预测方法在交通流量预测中有着非常广泛的应用。但是,在短时交通流量预测中,由于其影响因素错综复杂,传统的预测方法对于短时交通流量不能很好地进行预测。随着机器学习和数据挖掘各种理论的不断提出及完善,机器学习和数据挖掘与交通流量预测的结合是智能交通系统未来发展的一个重要方向。本文利用SVM(supportvectormachine)构建了短时交通流量预测模型,并利用遗传算法(geneticalgorithm)对SVM的惩罚参数C和核参数。进行优化,同时比较S

提出以预测船位差实现航迹预测的思想，并设计基于三层BP神经网络的航迹预测模型。模型以航向、航速和经度差、纬度差作为输入输出。实验表明，该算法预测精度高、算法耗时短、计算参数少，符合VTS对航迹预测的准确、实时、通用性的要求，表明方法是有效可行的。

本文以UML为工具，通过对印刷厂进行调查，将从业务用例图获得系统用例图这种方法用于实际中进行需求分析，说明了该方法的重要性，并进一步建立类图、序列图，以完善需求分析，为该应用软件的实现奠定基础。

分析了MEMS微惯性姿态系统温度及载体运动等环境因素对MEMS惯性传感器的影响和姿态系统的关键技术;针对MEMS惯性器件的热环境优化,建立了基于有限元分析方法的热分析模型,仿真分析了散热设计方案,基于微惯性姿态系统样机,试验验证了散热设计的有效性;针对MEMS惯性传感器误差的强非线性特性,建立了全温范围分段线性误差补偿模型,改进了误差标定方法,有效提高了MEMS惯性器件的精度;分析了微惯性姿态组合算法的适用性条件,优化设计了基于载体飞行状态的微惯性姿态系统姿态滤波的约束条件。转台试验和飞行试验充分验证了环

设计了一种便携式、多功能的心电监护仪,该监护仪将MSP430单片机控制下的心电监测模块与Android智能手机相结合,以实现心电监护和远程传输功能。以单片机为控制核心的采集模块进行心电信号采集,并通过蓝牙模块将采集、处理之后的数据发送到Android智能手机上,Android手机运行监护程序,可实现波形浏览、心电异常报警与远程传输等功能。

潮流计算是电力系统分析中的一种最基本的计算，它的任务是对给定的运行条件确定系统的运行状态，是进行故障计算、继电保护整定、安全分析的必要工具．电力系统潮流计算的结果是电力系统稳定计算和故障分析的基础．本文基于Matlab利用Gauss-Seidel法进行电力系统潮流计算，并分析了计算结果．通过算例，说明了该方法编程简便、运算效率高并符合人们的思维习惯，验证了该方法的有效性．