支持向量机学习方法的选择与应用

介绍支持向量机中的核函数及其参数的选择和相关应用技术，以及SVM的应用研究。在不同的学习方法下进行了仿真实验，并对4种不同方法的分类特性进行了对比分析，给出了在不同模式识别问题中不同方法的选择条件。     

基于面向对象技术的DSS模型设计与实现

根据面向对象技术的原理,探讨了基于面向对象方法的DSS模型的设计和实现方法.提出了基于面向对象DSS模型的定义和表示方法,使用了模型字典来进行模型的存储,描述了复合模型实现的方法.该模型表示方法已应用于信贷决策支持系统中,取得了令人满意的效果.     

基于案例学习的排球机器人运动规划及其支持向量回归实现

针对混合型控制问题,以排球任务为例研究机器人的运动规划.模拟人类球员通过经验积累而采取相应动作的行为学习模式,采取案例学习的方式解决球的初始状态微小变化(仅发球速度和角度变化)时的运动规划问题.由于支持向量回归(SVR)在处理小样本问题的优越性并受局部学习思想的启发,采用局部加权SVR(LW-SVR)实现案例学习.结果证明,LW-SVR的学习精度较RBF神经网络和SVR明显提高.     

高科技行业员工知识更新应对与适应状况研究

本研究通过访谈、编制问卷以及问卷施测，考察了高科技行业员工如何应对迅速更新的行业知识和技术，以及组织支持、认知评价、应对和员工目前适应状况之间的关系。本研究的现实意义在于：为企业和员工更好地应对迅速更新的知识和技术，提供了有意义的参考信息。     

计算机支持合作学习法

计算机支持合作学习是计算机支持的协同工作与协同学习的理论与方法相结合的产物,集计算机技术、信息技术、教育学、心理学、社会学等为一体,在CSCL平台的支持下,学生们可突破地域和时间上的限制,进行同伴互教、小组讨论、小组练习、小组课题等合作性学习活动,从而使学生们获得的知识紧密地结合起来,使处于不同年龄、时间、地点的人们开展协作学习成为可能.     

特征筛选对脑-机接口信号单次提取精度的影响

脑-之机接口的核心问题之一是通信载体信号的单次提取．在构建脑控拼写器的过程中，通过“模拟自然阅读”诱发模式产生的视觉诱发电位作为人脑与计算机之间的通信载体，采用支持向量机方法进行特征信号的单次识别．为提高识别精度，详细研究了信号时程、时段的选择对模式识别精度的影响．结果表明，信号时程越长分类精度越高，时程达到300ms时，分类精度就可达到最大值（且趋于饱和）；信号时段的选择对分类精度亦有较大影响，最佳时段在靶刺激出现后约250～350ms作为起始处．这一结果为提高系统的整体速度与精度打下了基础．     

*EI 拓扑分子格在聚类分析中的应用

本文在引入AFS代数和AFS结构的基础上,通过对AFS代数上拓扑分子格结构的讨论,给出了EM中,由一些模糊概念生成的拓扑分子格所诱导出的X上拓扑的几点性质,并利用这些性质,对一个实际例子构造了隶属函数进行聚类分析,说明了这些性质在聚类分析中的应用。     

基于SVM的虚拟人彩色切片图像自动分割

为实现对数字虚拟人彩色连续切片的自动分割,提出了一种基于支持向量机的自动分割方法.该方法首先利用虚拟人连续切片图像间在颜色、纹理等特征的相似性,使用支持向量机分类方法对相邻图像进行分割.在分割结果达不到预定允许最小相似度条件或一次训练结果用于连续分割切片次数达到给定的最大允许次数时,则再利用相邻切片在空间上的相似性,自动对当前切片进行重新采样,然后继续训练、分割.使用虚拟中国人女性一号(VCH-F1)数据集中切片图像进行实验,对比研究了允许的最小相似度测度及允许最大连续分割次数对分割质量和分割时间的影响,并给出了受噪声污染图像的自动分割结果.该方法能有效实现对虚拟人连续切片图像的自动分割,能在保证一定分割质量的同时,兼顾分割速度,并能较好地克服噪声影响.     

基于PCA和LS-SVM的软测量建模与应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,并利用该方法建立了工业阿维菌素发酵过程中的菌丝浓度软测量模型.主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力.应用结果表明,该方法与基于径向基函数神经网络软测量模型相比具有有效性和优越性.     

基于支持向量回归的钢材力学性能模型及应用

根据化学成分准确预测钢材产品的力学性能并及时调整相关生产的控制策略,将有效地提高钢铁生产的最终产品质量.支持向量机是一种建立在统计学习理论基础上的机器学习方法,介绍了基于此算法基础上的一种ε-支持向量回归机算法及其推导过程,建立了基于ε-支持向量回归机的钢材力学性能模型,通过实际应用表明该模型比Excel回归预测具有更高的精度.