改进的支持向量回归机

标准的支持向量回归机中原始最优化问题的目标函数有两部分：一部分是衡量经验风险的，另一部分是衡量推广能力的。本文引入一个凸函数来代替衡量推广能力的部分，讨论了当这个凸函数取不同的形式时支持向量回归机的变形，这些模型不再要求核函数必须对称正定，从而为我们可以得到更灵活的回归曲面提供了有效的工具。     

基于粒子群优化的SVR算法与BP网络的比较研究

在回归问题上对比研究了基于粒子群算法优化选参的支持向量回归机模型和采用粒子群算法进行训练的后向传播网络的预测性能.     

兴蒙造山带南部图古日格地区徐尼乌苏组沉积相、物源分析及其构造意义

研究内蒙古西部图古日格地区徐尼乌苏组复理石建造的沉积相, 揭示其普遍具有不同厚度、不同类型的鲍玛序列, 属于浊流沉积相。参照浊积相模式, 将其归为中扇亚相, 包括辫状水道、辫状水道间和中扇前缘等3种微相。根据区域地层对比和最年轻锆石年龄峰值(437.9±2.7 Ma), 推测徐尼乌苏组的形成时代为早中志留世。物源分析发现, 徐尼乌苏组碎屑物质主要来自变质岩区的石英岩和火成岩区, 推测分别来自其北边的早古生代岛弧带和其南边的华北板块基底。图古日格、达茂旗和白乃庙3个地区的地层建造对比表明, 在南造山带东西方向约400 km范围内, 广泛发育以徐尼乌苏组和塔林宫群为代表的弧后盆地, 表明早古生代古亚洲洋的俯冲曾形成宽阔的沟弧盆体系, 因此推测华北板块北缘属于安第斯型活动大陆边缘。     

稀疏多视角学习及其在疾病诊断中的应用研究

随着计算机技术的渗透与发展,信息的规模和丰富性显著增强,为基于多视角数据的医疗自动诊断提供了有利的发展契机.然而,多视角数据的复杂结构一方面会带来额外的计算开销,另一方面容易造成模型的过拟合.针对上述问题,本文基于l1范数易于优化,且具有良好稀疏性等特点,提出了稀疏多视角支持向量机(sparse multi-view support vector machine, SMSVM)模型.与经典的两视角分类模型SVM-2K相比, SMSVM提供了更多视角(> 2)下模型的通用表达形式,并能够同时实现多视角的分类与特征的自动选择.在公开数据集上的大量实验表明, SMSVM模型能够在保证性能不下降的同时,剔除多视角数据中的大量冗余特征,与基准模型相比具有显著的竞争优势;最后,考虑现实中对医疗自动诊断的迫切需求以及多视角数据在医疗领域存在的普遍性,本文在X医院的真实糖尿病数据集上进行了实验,进一步验证了SMSVM模型在疾病自动诊断中的有效作用.     

全钢大模板拼装及节点处理施工过程控制技术研究与应用

以某底商住宅楼工程为例,介绍了全钢大模板的特点、设计和计算,阐述了复杂大钢模板的拼装及施工过程中的控制措施。     

基于数据挖掘的财富指数提取

基于国家统计局的调查数据,通过数据挖掘技术对判断人们财富状况的关键因素进行了分析,提取了若干我们称之为财富指数的指标,得到了比较符合实际的结果.     

国家自然科学基金支持可拓学的回顾与展望

 2004 年5 月20 日, 国家自然科学基金委员会(以下简称基金委)网站发表题为“原创性学科可拓学的创立与发展表明:中国人有能力进行原始性创新研究--国家自然科学基金是支持源头创新研究的有力保证”的报道说:一个由中国学者创立的新学科--可拓学, 历经20多年的研究与发展已初具规模。它是由我国学者蔡文于1983 年创立的一门原创性横断学科, 以形式化的模型, 探讨事物拓展的可能性以及开拓创新的规律与方法, 并用于解决矛盾问题。     

局部学习半监督多类分类机

半监督多类分类问题是机器学习和模式识别领域中的一个研究热点, 目前大多数多类分类算法是将问题分解成若干个二类分类问题来求解. 提出两种类标号表示方法来避免多个二类分类问题的求解, 一种是单位圆类标号表示方法, 一种是二进制序列类标号表示方法, 并利用局部学习在二类分类问题中的良好学习特性, 提出基于局部学习的半监督多类分类机. 实验结果证明采用了基于局部学习的半监督多类分类机错分率更小, 稳定性更高.