支持向量机的凸优化求解

支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习方法,由于其优越的学习性能,已经成为当前模式识别、数据挖掘、大数据处理等机器学习领域的研究热点.查阅相关同类文章,发现其中对SVM理论中公式,如距离函数d、拉格朗日函数L(w,b,α)、二次凸优化函数f(x)等的来龙去脉缺少细致的阐述.本文对SVM理论中典型的线性最优二分类问题的求解进行了完整的推导,并给出了对岩屑岩性分类识别的结果,也为今后的非线性多类模式分解作出铺垫.     

生物法合成熊去氧胆酸研究进展

熊去氧胆酸(UDCA)是治疗肝胆疾病的基础性药物,对某些癌症和神经系统疾病也有辅助治疗作用。化学工艺合成UDCA对环境不友好、收率低,尚不能满足生产需求;生物法合成UDCA具有转化率高、节省能源、对环境友好的特点,目前是UDCA合成的研究发展方向。生物法合成是以廉价易得的鹅去氧胆酸(CDCA)、胆酸(CA)或石胆酸(LCA)为底物,通过7α-HSDH、7β-HSDH、LDH和GDH四种酶催化合成UDCA,合成方法分为游离酶催化和全细胞合成,其中游离酶催化常采用“一锅两步法”或“一锅一步法”合成UDCA;全细胞催化是以构建的工程细胞作为反应容器,利用细胞表达的酶系催化合成UDCA。本文综述了游离酶催化和全细胞合成UDCA的相关用酶、合成方式及合成工艺的研究进展,为UDCA的研究生产提供技术参考。     

基于多特征融合的尺度自适应KCF目标跟踪算法

首先,对核相关滤波(KCF)目标跟踪算法进行了详细推导;然后,针对KCF算法提取单一特征,不能很好地表达目标的外观模型,提出将多种特征融合的方法,增加外观模型的可区分性.同时针对KCF算法不能自适应尺度变化的问题,引入一种尺度自适应变化方法.还对于KCF算法的固定更新率在目标被遮挡的情况下会学习到错误信息的问题,提出一种在线模型更新因子的方法;最后,通过实验对比结果表明,本文提出的算法跟踪精度更高,且对目标尺度发生较大变化和遮挡情况下的跟踪具有较强的鲁棒性.