基于支持向量机的人脸识别身份验证技术研究

利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,再利用支持向量机进行识别。由于支持向量机的推广性取决于核函数参数与误差惩罚因子的选择,为此采用思维进化算法对其参数进行优化选择,提出支持向量机与思维进化算法相结合的新型算法进行分类识别,算法解决了支持向量机参数选取的难题,利用ORL人脸库进行仿真实验,结果表明,基于改进的支持向量机的人脸识别技术识别效率高、方法有效。     

支持向量机法预测卤代苯和苯酚衍生物的毒性

应用支持向量回归算法（SVR）,以按非氢原子分类的分子电性距离矢量（H-MEDV）为参数,通过参数的优化,建立了几种更强的预测模型,预测了卤代苯和苯酚衍生物的毒性,并根据H-MEDV参数原理对预测结果进行了初步探讨.各预测模型的标准误差分别为0.305、0.267、0.275、0.228、0.362、0.238,均低于采用多元线性回归（MLR）和逐步回归（SMR）法的预测结果,说明支持向量回归算法在小样本、多变量的样本建模预报问题上具有一定的优势.     

Mercer核的等价定义的证明的验证

支持向量机是一类新型机器学习方法,由于其出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点[1]。而Mercer核是支持向量机的重要内容,本文通过Delta函数对Mercer核的等价定义的证明进行了验证。     

支持向量机中核参数选择的Max-Min方法

通过核函数技巧,定义了高维空间中两样本点之间的距离.引入异类距离平方阵,提出了一种新的选择SVM核参数准则,并给出算法,即max-min方法.该方法利用不同类的训练样本之间的距离,而不通过SVM标准样本训练寻求最优的(或有效的)核参数,避免了传统SVM在模型选择上经验性强和计算量大的不足.同时又分别以径向基核函数(RBF)和多项式函数为例进行试验,显示采用该方法的算法步骤.结合试验结果,得出关于核参数的选择问题一般在一个开集内只有有效值,不存在最优值,即是一个多目标优化问题的结论.并引用已有的实验结果充分支持我们的结论.max-min方法不仅在理论上提供了一种选择最优核参数的方法,而且对试验性选择具有指导作用.     

α-唑基-α-芳氧烷基频哪酮(芳乙酮)及其醇式衍生物抗真菌活性的支持向量机研究

采用支持向量机（SVM）算法，将其用于α-唑基-α-芳氧基频哪酮（芳乙酮）及其醇式衍生物抗真菌活性的研究．讨论了该类化合物的量子化学参数、计算核函数及参数的选择和优化问题，建立了抗真菌活性预测的数学模型，结果表明支持向量机可用于该类化合物抗真菌活性的筛选和构效关系（QSAR）的研究．     

一种新型核函数下的无单元法及应用

提出一种新的核函数形式,划分两种不同力学场，并给出相应的紧支距修正方法。最后将这种核函数同现有几种核函数进行比较，证明这一核函数比其他几种核函数有更好的近似效果。     

分布式控制系统防危体系的设计与实现

软件的大量应用使大型分布式控制系统面临严峻的防危考验,迫切需要新的防危技术。防危核就是应运而生的一种新防危保障技术。本文探讨了把防危核技术直接移用于大型分布式控制系统存在的困难,首次提出了建立分布式控制系统防危体系的设想,深入研究了防危体系应具有的特点和设计目标。在此基础上结合分布式控制系统的防危需求,提出了一种基于防危核技术的防危体系SSBSK,然后以交通灯指挥系统为对象建立了SSBSK,并验证了该SSBSK的可行性和有效性。     

L~q-Dini型核(1<q<∞)奇异积分算子交换子的端点估计

主要证明了具有Lq-Dini型核(1q∞)的奇异积分算子交换子[b,T]满足如下不等式:|{x∈Rn:|[b,T]f(x)|λ}|≤C‖b‖BMO∫Rn|f(λx)|(1+log+|f(λx)|)dx.     

基于混合正态核函数的蚂蚁矿工算法

为了提高蚂蚁矿工算法处理连续属性的性能,采用混合正态核函数处理连续属性,使蚂蚁矿工算法能够处理具有连续与离散混合域的数据集.通过分析表明,混合域蚂蚁矿工算法有更高的准确率,能产生更简洁的规则.     

求解非线性Fredholm积分方程组的再生核方法

为利用再生核理论讨论非线性Fredholm积分方程组的求解问题,在再生核空间中通过构造一组标准正交基,得到Fredholm积分方程组的精确解的级数表达式,截断级数得到方程组的近似解.近似解的误差依‖·‖W12[a,b]范数意义单调递减.数值结果表明,该方法是有效的.