多类SVM分类算法的研究

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是上世纪九十年代提出的一种基于小样本的新的统计学习方法,较好地解决了非线性、高维数、局部极小点等实际问题.文中分析了SVM基础理论并总结了目前存在的基于支持向量机的主要分类方法,包括"一对多"方法、"一对一"方法、决策有向无环图方法、基于二又树的多类分类方法和其它方法,并对各自的优缺点及性能做了比较.     

K—强光滑的特征

本文利用凸集的体积,给出 K—强光滑的两个等价条件.     

NOSQL和可扩展的SQL

随着互联网的发展,数据规模的不断扩大,对访问量,访问速度的越来越高的要求,NoSQL作为一种数据存储方式,得到越来越广泛的关注和应用,对传统的占据数据库市场主导地位近三十年的SQL数据库,也就是关系型数据库提出了极大的挑战。本文对现有的NoSQL数据存储技术的数据模型,技术发展和应用,以及SQL数据库发展的趋势和现状进行了综述,提出SQL和NoSQL在数据库市场中会根据系统的要求,主要是多版本并发控制,扩展性,一致性和速度要求等的不同而划分数据库市场。     

基于协同微粒群的股票数据关联规则挖掘

传统的股票关联预测主要是通过数据分析与简单的回归预测的方法来进行,这种技术无法全面的对多只股票之间的变化关联进行分析预测,造成了股票走势的预测准确率不高,时效性不强的缺点.本文提出协同微粒群的股票关联规则挖掘方法,对股票属性数据进行特殊的预处理.将PSO粒子群优化的高度智能搜索技术与关联挖掘优点结合进行股票的关联预测,将粒子群划分为不同功能的粒子群进行关联分析.实验仿真结果证明,本文的算法较传统的关联规则挖据算法和PSO粒子群优化算法在准确率与挖掘速率上有很大的提高,能有效反应股票的实时变化,对实际的股票预测有很强的指导意义.     

基于商空间理论层次Cube操作的聚集算法研究

传统的Cube计算算法对具有复杂维层次结构的多维数据集合实施Cube操作时,存在明显的不足．提出了基于商空间理论层次Cube操作的聚集算法．结果表明,其在性能测试中较传统的算法在计算效率方面有了显著的提高．     

Banach空间的K—致光滑性

引进Ｂａｎａｃｈ空间的Ｋ－致光滑性,推广了一致光滑的概念;证明了Ｋ－致光滑与Ｋ－致凸是对偶性质,得到了Ｋ－致光滑空间的一些性质,并导出了Ｋ一致光滑空间是Ｋ强光滑的。