向量服务格支持下的Web服务检索

将概念格理论与Web服务特征相结合,提出了一种新型的服务组织结构——向量服务格,并利用向量服务格中得到的方法向量概念对方法向量进行扩展.在这个扩展的方法向量基础上,提出了服务检索方法,给出了方法向量、方法向量背景和k-维方法向量概念等的定义.实验结果表明,基于向量服务格的服务检索具有较高的检索效率.     

一种针对稀有类支持向量机的新算法

支持向量机方法是流行的数据分类方法,但支持向量机方法对稀有类的分类能力不强.针对稀有类数据的多超平面支持向量机是一种基于支持向量机方法的稀有点类分类方法,与支持向量机相似,使用超平面进行分类.与支持向量机不同的是,SVM_MH要求稀有类点在所有超平面正侧的交集中.SVM_MH对稀有类的分类要求更严格,而对非稀有类的条件相对宽松.支持向量机方法可以看作是一个特殊的SVM_MH.核函数在稀有类支持向量机中仍然适用.     

基于支持向量机的地基单站GPS反演大气剖面

提出基于支持向量机的地基单站GPS遥感大气剖面的反演方法,主要包括经典支持向量机、最小二乘支持向量机、相关向量机3种方法,利用青岛地区的历史数据进行了仿真反演对比研究,并与神经网络反演方法进行比较,结果表明支持向量机能够有效地应用于地基单站GPS大气遥感领域.     

基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型.采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优.实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的.     

模拟退火算法与支持向量机在机械故障诊断中的应用

为提高支持向量机在机械故障诊断测试中的分类正确率,将模拟退火算法与支持向量机相结合,用模拟退火算法优化支持向量机核函数及其参数,再将故障特征输入支持向量机进行故障识别.诊断实例表明,该方法与传统支持向量机方法相比能得到较高的诊断精度.     

支持向量机的一个边界样本修剪方法

支持向量机仅仅由支持向量所决定,而支持向量来自于边界的样本,如果样本集中存在较多的噪音或孤立点,特别是两类样本过分交叉,都会降低支持向量机的推广能力。为了改善支持向量机的推广性能,文章提出一个支持向量机的边界样本修剪方法:首先对边界样本进行抽取,然后用RemoveOnly算法对边界样本进行修剪,修剪后的边界样本就是最终的支持向量机训练样本。实验结果表明,修剪方法可以让支持向量机的推广能力有不同程度的提高。     

基于Windows平台的向量网终端实现技术

讨论基于Windows平台的向量网终端的设计与实现技术.首先提出了一种向量网终端的软件实现方法及向量网与IP网融合的IP over VN方法;然后利用NDIS驱动接口,设计并实现了向量网驱动模块;最后搭建实验网络,对向量网终端的功能进行了测试,测试结果验证了向量网终端设计与实现方案的合理性;为向量网的部署奠定了基础,也为同类系统的开发提供了范例.     

基于边界支持向量的自适应增量支持向量机

该文提出一种基于边界支持向量的自适应增量支持向量机,对每轮训练的样本集提取其边界支持向量,从而减少训练向量数目,提高训练效率.通过自适应调整参数,可以更好地适应新增样本.采用UCI(University of California Irvine)机器学习数据库和Statlog数据库对本文方法进行验证,实验结果表明本文方法的训练时间优于标准支持向量机和一般增量支持向量机.其分类精度也明显优于一般增量支持向量机,在训练数据较少时,其分类精度与标准支持向量机相差不大,但随着训练数据的增加,分类精度逐渐超越标准支持向量机.该文的方法更适合大规模数据集的增量学习.     

利用空间向量求空间角和空间距离

利用空间向量处理某些立体几何问题,可以为学生提供新的视角。把立体几何问题转化为空间向量问题,借助坐标系进行代数运算,利用向量的方法解决几何问题,新教材中解决立体几何问题的一个重要方法。文章首先说明向量与几何的关系,并通过几个例题具体说明利用空间向量求立体几何中点到面的距离、线线角、线面角及面面角的方法。     

一种模糊概念相似度的计算方法

由于现有的经典本体映射方法以及相似度计算方法无法处理模糊信息,因此它们都无法计算模糊概念之间的相似度.为此,提出了一种新的基于向量空间模型的模糊概念相似度计算方法SimFC-VSM(similarityoffuzzyconceptbasedonvectorspacemodel).SimFC-VSM方法首先利用模糊本体中的模糊关系构建向量空间模型;然后将模糊概念表示成此向量空间模型中的向量;最后通过向量运算的方法来计算模糊概念之间的相似度.因此,所提出的方法SimFC-VSM可以有效地利用向量空间模型来计算模糊概念之间的相似度.     

集值向量优化问题近似有效解的最优条件和对偶性

在Banach空间中考虑集值向量优化问题的Henig近似有效解和Global近似有效解的最优条件和对偶性. 在锥 次不变集值映射的假设条件下, 建立集值向量优化问题Henig近似有效解最小点和Global近似有效解最小点的充分性最优条件与Mond-Weir型、 Wolfe型两类对偶定理. 作为应用, 分析集值向量优化问题的Henig近似有效解最小点和Global近似有效解最小点与一类向量变分不等式两种近似有效解最小点之间的关系.     

集值向量优化问题近似有效解的最优条件和对偶性

在Banach空间中考虑集值向量优化问题的Henig近似有效解和Global近似有效解的最优条件和对偶性. 在锥 次不变集值映射的假设条件下, 建立集值向量优化问题Henig近似有效解最小点和Global近似有效解最小点的充分性最优条件与Mond-Weir型、 Wolfe型两类对偶定理. 作为应用, 分析集值向量优化问题的Henig近似有效解最小点和Global近似有效解最小点与一类向量变分不等式两种近似有效解最小点之间的关系.     

向量的投影和射影概念辨析

为了给出两个向量的“数量积”的几何意义,现行人教版教材引入了向量的投影和射影的概念.二者字面意思基本一样,但“投影”是一个实数,“射影”是一个向量,二者不是同一类事物,而且对向量的射影的表述有不当之处.为此,本文给出了“一个向量在另一个向量方向上的射影向量和射影向量系数”的概念,“射影向量系数(射影系数)”这一概念,为作者本人首次提出,具有重要的教学价值和理论价值.     

关于半范数在有限维向量空间的几个重要结论

在向量空间上由半范数定义了一个拓扑,在有限维向量空间中,把范数的一些重要结论扩展到半范数,研究了半范数在它导出的拓扑空间上等价性的判定,以及连续性等重要结论,并给出了简化证明．     

L-Fuzzy向量空间的直和

给出了L-Fuzzy向量空间的直和及L-Fuzzy向量空间积的概念,并借助截集给出其刻画.     

基于支持向量机和用户反馈的图像检索算法

针对当前图像检索算法存在精度低、 实时性差等不足, 为了获得更理想的图像检索结果, 提出一种基于支持向量机和用户反馈机制的图像检索算法. 首先采集大量图像, 提取图像检索的相关特征, 建立图像检索特征库; 然后采用支持向量机计算待检索图像特征与图像检索库特征之间的相似度, 确定图像类别, 实现图像的初步检索; 最后引入用户反馈机制对图像的初步检测结果进行精细比对, 并与经典图像检索算法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法的图像检索精度超过90%, 图像检索误差远小于经典图像检索算法, 提高了图像检索效率.     

不变凸多目标规划的对偶

给出一类复合向量值不变凸函数,并将该类不变凸函数应用到多目标规划问题上,建立了这类不变凸多目标规划的Craven型对偶,并证明了原规划与对偶规划之间的弱对偶、强对偶和逆对偶定理.     

基于支持向量机和用户反馈的图像检索算法

针对当前图像检索算法存在精度低、 实时性差等不足, 为了获得更理想的图像检索结果, 提出一种基于支持向量机和用户反馈机制的图像检索算法. 首先采集大量图像, 提取图像检索的相关特征, 建立图像检索特征库； 然后采用支持向量机计算待检索图像特征与图像检索库特征之间的相似度, 确定图像类别, 实现图像的初步检索； 最后引入用户反馈机制对图像的初步检测结果进行精细比对, 并与经典图像检索算法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法的图像检索精度超过90%, 图像检索误差远小于经典图像检索算法, 提高了图像检索效率.     

动量矩的四元数表示法

通过无限小旋转变换的四元数,引入角速度矢量,再把矢量叉乘换成四元数乘法,最后由刚体动量矩又乘表示换成四元数乘法形式。     

一种基于小波变换的矢量量化算法

提出了一种基于波变换的矢量量化逄法，算法利用小波变换后各子带间的相关性，合理地构造矢量。采用最优矢量量化器设计原则，给出了小波域的误差竞争学习算法（DCL）。实验表明，这种算法获得的码本优于其它几种算法。