基于二次互信息的特征选择算法

将二次互信息(mutual information)用作模式分类问题中特征选择的准则,分析了该准则在再生核希尔伯特空间中的几何意义.在二次互信息准则基础上,提出了基于Parzen窗密度估计和后向删除策略的特征选择算法PW-QMI,同时针对大规模数据集的情况给出了基于高斯混合模型的算法GMM-QMI,以减小算法的计算复杂度.通过与相关度算法和SVM-RFE算法的实验比较,证明了该算法在特征选择问题上具有更为稳定的性能.     

曲线模型的自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,提出了一种基于曲线模型的自适应跟踪算法.算法中设计了一种角速度估计方法,即通过采用内嵌交互多模型方法针对目标的角度进行实时滤波,获得目标的角速度和角加速度,从而自适应调整与目标转弯相关的法向加速度和切向加速度.算法简化了计算复杂度,扩大了适用范围.仿真试验证明了该算法的有效性.     

民主在构建和谐社会中的重要作用

民主即自治,一种人民自治的制度,这是大多数人普遍对民主给出的定义,是一个民族能完全独立自治的标志。最早古希腊的哲学家和政治家们这样解释民主制度：“民主是因为政权掌握在大多数人的手中，代表大多数人的利益，而不是代表少数人的利益”。     

基于改进的LBG算法的SVM学习策略

针对SVM方法在大样本情况下学习和分类速度慢的问题,提出了利用LBG算法对训练样本进行预处理,然后再使用传统的SVM算法进行训练的策略,并提出了一种改进的LBG算法．通过对仿真数据以及对实际的纹理图像的分类实验表明,这种预处理方法能在保持学习精度的同时减小训练样本以及决策函数中支持向量集的规模,从而提高学习和分类的速度．     

关于线性变换的可交换问题的一些讨论

给定线性变换的可交换问题是高等代数教学及研究的重要内容,对常用教材中线性变换可交换的问题作了收集整理与分类,讨论了一类线性变换可交换的判定问题,指出了这类线性变换可交换与线性空间是否为有限维是有关的.     

基于MARMA模型的SAR图像SVM分割

在分析SAR图像特征的基础上,提出一种新的基于多尺度自回归滑动平均(multiscale autoregressive moving average,MARMA)模型的SAR图像分割方法.首先建立多尺度序列,然后通过研究SAR纹理图像的MARMA模型,建立适合SAR图像的多尺度特征矢量,最后采用提出的广义加权支持向量机进行特征分类.实验结果表明,采用此分割方法可以获得很好的分割结果.     

用于构造型专家系统的知识获取工具

本文介绍了一个知识获取工具:SALT,它帮助构造型专家系统完成知识获取、建造知识库,SALT假定它建造的专家系统采用提议—修正问题求解策略。根据这个策略,SALT指导和领域专家的对话,并把专家提供的知识以一定的方式表示,以便当知识适用时应用它。     

基于显著性保持的多聚焦图像融合

提出一种基于显著性保持的多聚焦图像融合方法.该方法首先利用显著性评测函数计算源图像的显著性特征,然后利用显著性系数构建融合图像的目标梯度,最后迭代求解得到融合图像.同时研究了利用显著性特征融合彩色图像中的色调和饱和度分量.多聚焦图像上的实验结果表明该算法相比较其他算法具有更好的融合效果.     

基于QR分解和支持向量的伪逆LDA

为了降低计算复杂性,本文提出了三种基于QR分解和支持向量的伪逆线性判别分析法.通过对UCI数据库中的Wine和Iris数据进行对比实验,验证了本文所提算法对分类问题的有效性和实用性.     

网络依赖对大学生的负面影响

随着网络信息的高速发展,上网已经成为大学生生活必不可少的部分,在网络带给学生巨大便利的同时,它对大学生的负面影响也不可忽视.本文分析了网络对大学生的负面影响,通过对其原因的剖析,提出了几点建议性的措施.