基于混合核函数支持向量机的回归模型

基于支持向量机核函数的条件,将Sobolev Hilbert空间的再生核函数和Sig核函数进行有效的线性混合,给出一种新的支持向量机的混合核函数,并提出一种基于再生核的混合核函数支持向量机回归模型,该回归模型兼具了全局核函数与局部核函数的优点,且算法的复杂度被降低.仿真实验结果表明:最小二乘支持向量机的核函数采用基于再生核的混合核函数是可行的,回归的效果比单核函数可以更为细腻.     

应用型本科院校信息与计算科学专业建设的探讨

本文根据信息与计算科学专业教学与建设的现状,探讨本专业的建设与人才培养的一些问题,针对应用型本科院校主要培养能适应人才就业市场要求的应用型人才的办学特点,结合地方院校的情况对该专业的建设给出了一些建议。     

图核函数研究现状与进展

核方法具有坚实的理论基础和广泛的应用,已引起了各领域的关注.基于核的机器学习方法不仅适用于以特征向量表示的模式,也适用于结构化数据的模式.前者对应的是向量核方法,后者对应的是图核方法.图核对结构化数据具有强大而灵活的表示形式,其不仅能描述研究对象或模式的特性,还能反映构成这个物体不同部分之间的结构信息.目前,基于图核的机器学习方法在模式识别、机器学习、机器视觉、数据挖掘等相关研究领域得到了极为广泛的关注与应用,已成为结构数据描述方法和应用领域的一个重要研究方向.论文从使用最为广泛的基于R-convolution的图核谈起,总结了图核研究的意义,着重回顾和讨论图核函数的基本理论、基本分类、国内外研究现状,并进一步指出图核研究的发展方向.     

基于最小二乘支持向量机的信号回归

基于支持向量机核函数的条件和Sobolev Hilbert空间H1(R;a,b)的再生核,提出了一种称为最小二乘支持向量机的新的回归模型,并将该回归模型应用于信号回归的仿真实验中.实验表明,最小二乘支持向量机的核函数采用再生核是可行的,它优于常用的高斯核函数.     

应用型本科高校信息与计算科学专业实践教学体系构建与创新

针对信息与计算科学专业实践教学体系存在的主要问题,围绕应用型人才培养实践教学体系构建原则,建立了"实践教学内容体系—实践教学支撑体系—实践教学监控体系"三位一体的实践教学体系,加强了学生实践能力和创新能力的培养,提高了应用型人才培养质量.