基于子空间选择的SVM快速算法及其在医学图像奇异点检测中的应用

支持向量机（SVM）花费大量时间用于对非支持向量样本的优化．根据支持向量都是位于两类边界的靠近分类超平面的样本点，本文提出首先利用基于中心距离比值法排除大部分远离分类超平面的样本，然后以最小类间距离样本数作为测度进一步选择边界样本．得到包含所有支持向量的最小样本集，构成新的训练样本集训练SVM．将提出的算法应用于解决医学图像奇异点检测问题．实验结果表明．该算法减小了训练样本集的规模，有效地缩短了SVM训练算法的时间．同时获得了较高的榆出率．     

基于离群点剔除的SVM信用风险评价方法

针对信用评价数据存在离群点和噪声问题, 提出一种基于离群点剔除的支持向量机（SVM）信用风险评价模型. 该模型利用模糊c-均值聚类算法剔除样本离群点, 采用粒子群算法优化支持向量机分类参数, 进而提高支持向量机的分类性能. 将该方法应用于信用风险评价中的结果表明, 相比于其他模型, 该方法分类精度更高.     

拮抗药化合物活性的支持向量机研究

支持向量机（SVM）算法是一种适用于有限的已知样本训练建模，进而预报未知样本属性的模式识别新方法，应用该方法对拮抗药化合物的生物活性进行了预报，讨论了化合物结构参数、计算核函数及参数的选择和优化问题，建立了药物活性预测的数学模型．研究表明，支持向量机（SVM）算法在小样本情况下，可获得令人满意的结果．     

应用主动学习SVM的网络流量分类方法

针对传统网络流量分类方法准确率不高、开销较大且应用领域受限等诸多问题,文中提出一种基于主动学习支持向量机的网络流量分类方法。该方法采用基于OVA方法的多类支持向量机来进行分类,首先,针对支持向量机参数选择,提出了一种改进的网格搜索法来寻求最优参数;然后,为了降低需要标注的样本数,提出一个改进的启发式主动学习样本查询准则;最后,基于上述方法构造基于主动学习的多类支持向量机分类器。结果表明,该方法可以在需要标注的样本数非常少的情况下明显提高网络流量分类的准确率和效率,仅需传统方法所需11%的样本数即可达到98.7%的分类准确率。     

基于GEP的支持向量机参数优化

支持向量机(SVM)具有优良的学习能力和推广能力,然而其性能依赖于参数的选取.本文对影响模型分类能力的相关参数(C、σ2)进行了研究,提出了一种基于基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)的支持向量机参数选择算法,即根据参数在分类器中的作用,利用GEP优化参数的两种编码方案分别对C与σ2进行编码,期望改进支持向量机的分类精度和泛化能力.最后实验表明了本文算法的有效性.     

支持向量机最优参数选择的研究

支持向量机是近几年发展起来的机器学习方法,模型选择是设计支持向量机的关键。基于高斯核函数的支持向量机具有良好的学习性能,被广泛应用于模式分类中,讨论了核函数中C和y对分类函数的影响,提出针对不同类型的数据,SVM应选用不同的核函数,同时利用二分法对核函数（C,γ）寻优,并将其应用于变压器故障诊断中,仿真结果表明该方法具有较好的性能。     

基于融合MPEG-7描述子和二次预测机制的视频自动分类算法

针对互联网上日益增长的视频数量，提出了一种大量融合MPEG 7描述子并启用二次预测机制的视频自动分类方法.研究了颜色、纹理、形状、运动等9种MPEG 7描述子，从5类视频中提取并融合这些描述子作为视频的整体特征，输入支持向量机（SVM）中进行模型训练和预测.在传统支持向量机的1 1方法中，通过启用二次预测机制来提高分类的准确率.实验结果表明，该方法与其他方法相比有较高的准确率，适合大规模、复杂环境下的视频自动分类任务.     

几种SVM的优劣性比较

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是将样本进行分类和回归的一种强大的数学工具,尤其是对高维领域,效果尤为显著.支持向量机工作原理是针对样本数据集,寻找决策函数来对样本数据进行分类的.如今已经衍生出多种SVM的相关模型.最为常见是有孪生支持向量机(T-SVM),正则化支持向量机(RT-SVM),最小二乘支持向量机(LSSVM).这几类模型的出发点和建构模型的思想有些许不同之处.本文则选取了三种常见的SVM模型,分析和比较它们之间的优势以及劣势,能让读者更加深入的了解这类算法,并且在实际问题中更具有选择应用性.     

基于KPCA及SVM的蛋白质O-糖基化位点的预测

为了提高蛋白质O-糖基化位点的预测准确率,提出了把核主成分分析（KPCA）与支持向量机（SVM）相结合的方法。实验样本用稀疏编码方式编码,窗口长度为21。首先,用核主成分分析提取了样本的核主成分（特征）;然后,在特征空间中用改进的支持向量机（ISVM）进行分类（预测）。在使用支持向量机分类时,设置了一个边界系数来减少运算的复杂度。实验结果表明,使用KPCA ISVM的方法预测的效果优于PCA SVM的预测效果。预测准确率为87%。更进一步,用不同长度的样本做实验(w=5,7,9,11,21,31,41,51),使用多数投票法综合各子分类器的优势。结果表明,组合分类器的预测准确率优于子分类器的预测准确率,预测准确率为88%。     

基于人为误差的支持向量机——4E-SVM

传统的支持向量机是将分类问题转化成二次规划问题来解决的。针对传统的支持向量机算法及其变形算法忽略了训练集数据含有较大人为误差参与时其算法精度所存在的保障问题,提出了基于人为误差的支持向量机（artificial error-support vector machine以下称AE—SVM）的基本理论,并建立了AE—SVM的理论模型。该模型是C—SVM模型的改进和推广。     

老年人生活空间移动性影响要素研究进展

 老年人生活空间移动性是老年人在日常生活中能动生活状态的重要表征。在梳理老年人生活空间移动性相关概念、测度方法基础上，分析了物质环境要素和非物质环境要素对老年人生活空间移动性的影响；提炼出有效支持老年人生活空间移动性的中观环境规划、微观环境设计和政策文化扶助层面的策略；指出了老年人生活空间移动性的研究建议和发展方向。     

发动机转动惯量的实验测定

发动机转动惯量是发动机系统动态模型的一个重要参数,一般需要通过试验测取发动机转速衰减曲线,再由曲线拟合而得。在文中提出一种试验曲线的全程拟合法,比以往的标定转速点拟合法可以取得更高的精度。     

民间法正义观的转型

研究了国家法的抽象正义观与民间法的情理正义观,认为西方国家法的抽象正义观与东方民间法的情理正义观存在实质的不同,原因在于思维方式、超验与经验传统、政治结构的差别。在现代法治理念下,传统民间法所代表的正义观将向混合正义观转型,西方法治所代表的国家法抽象正义观是其骨架。     

关于一维非自治时滞系统点态退化的例子

给出了一维非自治时滞系统点态退化的几个例子。     

辽阳职业技术学院高尔夫学院发展现状研究

采用问卷调查法、文献资料法、数理统计法对辽阳职业技术学院二级分院高尔夫学院成立三年来招生、专业设置、教师队伍与实习实训等现状进行深入调查与分析,结果表明:在招生方面,高尔夫学院目前还未能得到家长的充分认可,招生人数不多;专业设置单一,实践教学及社会服务能力薄弱;实习实训条件较好,但仍需进一步完善;教师队伍建设相对滞后.针对上述情况,给出促进高尔夫学院稳步发展的建议.     

关于农业区划地图集中的统一协调问题

图集的统一协调,对图集质量有很大影响。本文是作者在编制北京市农业区划地图集的实践基础上,根据地图信息传输论的观点,对农业区划地图集的统一协调的内容及方法进行了探讨。试图总结编制这类图集的统一协调模式,以供读者编图时参考。     

整数幂的和计算中的一些规律

给出整数幂的和的另一种计算公式的方法.     

膨胀土路基沉降的可靠度分析

针对膨胀土路基沉降的不稳定性和随机性等特点，以膨胀土的膨胀率、线收缩系数、初始含水量、工后沉降期始末的孔隙比变化量和固结度变化量、工后沉降期末的含水量等为基本变量，提出了膨胀土路基沉降的可靠度分析方法和可靠度指标的迭代计算步骤，并就具体工程实例进行了膨胀土路基沉降可靠度计算．结果表明按强度和稳定性设计原则设计的路基的工后沉降超过容许沉降的失效概率较大。     

曲面“侧”概念的“参照物”理解法

曲面“侧”是一个重要而难以理解的概念 ,本文对曲面“侧”概念的讲授方法进行了探讨 ,给出了曲面“侧”概念的“参照物”理解法 ,通过实践证明 ,效果良好。     

新疆哈密瓜细菌性斑点病病原的鉴定

2000年6-8月从新疆北部主要哈密瓜产区采集分离纯化11个哈密瓜细菌性斑点病菌株,经致病性测定和细菌形态学、培养性状、生理生化特性及G Cmol%含量测定,确定采自叶片病斑上的9个供试菌为丁香假单胞菌黄瓜致病变种（Pseuodomonas syringae pv.lachrymans),而侵染果实的病原菌可能还包括果斑菌（Acidororax.arenae subsp citrulli)。