基于机器学习的短期电力负荷预测方法研究

脑电信号（EEG）是一种研究脑活动的重要信息来源，基于脑电信号的人与计算机的通信已成为一种新的人机接口方式。运用时域回归方法对2～5种不同思维脑电信号进行预处理，用AR模型提取信号分段前后特征，最后用BP算法进行分类。并对分段前后的分类结果进行比较，实验表明，该方法达到很好的分类效果。

基于BP神经网络的遥感影像分类方法研究，张建平，王崇倡，采用BP神经网络进行遥感影像分类，可以在一定程度上消除传统的遥感影像分类所带来的模糊性和不确定性。然而，BP网络自身也存在着�

线性与非线性回归模型检验方法研究，李武选，，在进行回归分析建模时，模型的准确性是极其重要的，不恰当的模型，会歪曲所研究问题的事实真相，误导人们对问题的正确理解。在取

基于表面肌电信号(sEMG)的手势识别技术是人机自然交互领域的重要研究方向。手势识别技术的实现关键在于如何提取sEMG信号的有效特征。提出了一种提取sEMG信号稀疏特征用于多类手势识别的有效方法。该方法以稀疏表示作为特征提取工具，以支持向量机(SVM)作为分类器对多个手势进行识别。首先，采用双阈值法检测分割出手势动作的活动段；其次随机抽取部分运动段样本初始化稀疏表示词典，利用KSVD方法对过完备字典和稀疏系数进行无监督更新;最后，利用SVM对稀疏系数特征向量进行分类以实现对不同手势的识别。通过在公开数据库和自有数据库上进行实验测试，结果表明结合稀疏特征和SVM分类方法可实现16种手势平均识别准确率达到98.4%。

基于遗传算法对模糊控制器参数进行寻优，首先采用模糊规则，通过模糊推理的方法对二阶系统进行仿真实验，仿真结果表明系统动态响应超调小、调节时间短，具有良好的性能；然后采用遗传算法，按照ITAE准则对控制器的参数进行优化，仿真结果表明动态性能比模糊控制显著改善，显示出遗传算法对模糊控制器参数寻优的有效性和优越性。

很好的一篇研究外辐射源雷达目标定位与跟踪的博士论文。

「AI安全」基于TF-IDF和随机森林算法的Web攻击流量检测方法研究 - 工控安全 网络安全 风险评估 数据库审计 信息安全 法律法规

针对车牌无法识别的车辆，研究了一种车脸定位及识别方法。该方法分为两个阶段：首先，使用Adaboost算法进行车脸定位，并利用经验矩形方法进行定位改进；其次，在定位出来的车脸区域提取SIFT（scale-invariant feature transform）和SURF（speeded up robust feature）局部不变性特征，利用这两种不变性特征的叠加及位置约束改进匹配算法，与标准车型数据库中的车脸特征进行匹配，根据匹配结果进行车脸识别，从而得到车辆类型。实验结果表明，该方法的正确识别率达到83.6%。交通卡口抓拍到的车辆照片基本是正前照，无法获取车身侧面信息分析其车型。针对车牌无法识别的车辆，通过车脸定位、特征提取，并与标准车型库中车脸进行对比，进而识别车脸，该识别车脸的方法为识别车型提供了一种新途径。

基于WEB的J2EE的信息系统的方法研究.doc