通过研究电力负荷预测中支持向量机的参数优化问题，将改进后新的粒子群算法导入支持向量机参数中，从而建立一种新的电力负荷预测模型（IPSO-SVM）。首先将支持向量机参数编码为粒子初始位置向量，然后通过对粒子个体之间信息交流、协作的分析找到支持向量机的最优参数，并针对标准粒子群算法的缺陷进行一定的改进，从而应用于电力负荷的建模与预测，最后通过仿真对比实验来测试它的性能。实验结果表明，这种新的电力负荷预测模型能够获得较高精度的电力负荷预测结果，大大减少了训练时间，能够满足电力负荷在线预测要求。

SVM分类算法处理高维数据具有较大优势，但其未考虑语义的相似性度量问题，而LDA主题模型可以解决传统的文本分类中相似性度量和主题单一性问题。为了充分结合SVM和LDA算法的优势并提高分类精确度，提出了一种新的LDA-wSVM高效分类算法模型。利用LDA主题模型进行建模和特征选择，确定主题数和隐主题—文本矩阵；在经典权重计算方法上作改进，考虑各特征项与类别的关联度，设计了一种新的权重计算方法；在特征词空间上使用这种基于权重计算的wSVM分类器进行分类。实验基于R软件平台对搜狗实验室的新闻文本集进行分类，得到了宏平均值为0.943的高精确度分类结果。实验结果表明，提出的LDA-wSVM模型在文本自动分类中具有很好的优越性能。

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光学心率监护仪腕表介绍: 该参考设计适用于全套光学心率监护仪腕表（无胸带！）终端设备，采用 TI 信号链、电源和连接组件。借助 TI 的AFE4400 AFE，可以加速和简化基于手腕的 HRM 设计过程，同时仍可保障重要健身设计所需的测量性能。该参考设计还包含全套 BLE 连接设计，可轻松连接到已启用 BLE 的智能手机、平板电脑等设备。 主要特色: 使用 AFE4400 通过手腕静脉测量脉搏 用于保留算法和运动取消校准数据的 MSP430F5528 MCU 采用 TI CC2541 的 BLE 模块连接 该设计已经过测试，并提供完成设计所需的一切材料（包括原理图、布局和 Gerber 文件以及 BOM）。 支持BLE的光学心率监护仪腕表电路功能框图: 支持BLE的光学心率监护仪腕表硬件连接图:

之前获取到的activeMq版本由于jdk版本原因无法正常运行，由于jdk1.6版本不能随意改动，便找到了支持角1.6的activeMq版本

网络通信工具，服务端和客户端连接测试工具，可单条发送，循环发送，模拟多客户端发送，本工具可以作为网络通信工具或压力测试工具, Java NIO Socket编程，需JAVA运行环境