Face Recognition Based on Support Vector Machine and Nearest Neighbor Classifier

Support vector machine (SVM), as a novel approach in pattern recognition, has demonstrated a success in face detection and face recognition. In this paper, a face recognition approach based on the SVM classifier with the nearest neighbor classifier (NNC) is proposed. The principal component analysis (PCA) is used to reduce the dimension and extract features. Then one-against-all stratedy is used to train the SVM classifiers. At the testing stage, we propose an al-     

APT 理论的非参数解释

本文用非参数回归方法中的核函数法和最近邻法来解释ＡＰＴ理论．通过不同核函数的选择和最近邻估计中参数的变化以及鲁棒性回归的辅助解释,来寻找ＡＰＴ理论较好的非参数解释．     

评判紧邻间距分布函数性质的一类渐近尺度

根据两种渐近量的定义，研究了七种能谱涨落模型之紧邻间距分布函数的渐近性质及其物理内涵，并在此基础上对紧邻间距分布函数作出了系统分类和适用性说明。研究结果表明Ｂｒｏｄｙ分布函数具有最为广泛的普适性。     

非线性时序的混沌特性分析与预测

非线性时间序列相空间重构过程中的参数选择问题以及有效的预测方法一直是该领域研究的热点和难点，基于虚假最近邻域概念，同时确定最佳的嵌入维数m与时间延迟τ，对实际非线性时间序列进行相空间重构，求解出时间序列最在Lyapunov指数LE，验证了其中混沌特性，其可预报尺度为[1／LE]．并应用基于[1／LE]个输入神经元与Kenya提出的m：2m：m：1这两种人工神经网络结构对非线性时间序列进行训练和预测，预测结果的平均误差分别为4％和2％左右，后一种神经网络结构能提供更好的预测结果。     

两种基于统计的入侵检测技术

异常检测是防范新型攻击的基本手段.使用两种基于统计的异常检测技术检测网络入侵,一种是基于最大熵原理先从理论上得到正常用户行为的概率分布,然后再设定检测阈值;另一种是基于K-近邻算法,该算法不需要预先知道分布,也能很好地完成异常检测的任务.最后使用DARPA 99的部分入侵测试数据对两种方法进行了测试,并对它们的优缺点进行了比较.     

NSD样本最近邻密度估计的相合性

利用负超可加相依(NSD)序列的Bernstein不等式和Borel-Cantelli引理, 给出NSD样本最近邻密度估计和失效率函数估计的(弱)强相合性、 一致强相合性和(一致)强相合速度.     

基于模糊最近邻聚类学习算法的海水藻类繁殖状态预测

为了预报海洋赤潮等灾害的发生,需要监测海水中藻类的繁殖状况.通过建立针对海水中叶绿素a浓度状态的预测模型间接预测海水中藻类的繁殖生长状况.运用基于数据的模糊最近邻聚类学习算法对采样数据进行聚类处理,基于最优模糊逻辑系统建立了针对海水叶绿素a浓度状态的预测模型.根据采样数据的特点和降低模型阶次的实际需求,设计了改进的模糊...     

多维近邻密度估计的Lp模强相合性

设X_1,…,X_n是i.i.d.的具有密度f(x)的d维随机变量。设S_(x,a(x))是中心在x且至少包含X_1,…,X_n中k_n个点的最小的球,则f_n(x)=R_n/(n|S_(x,a(x)|)是f(x)一个近邻估计。我们证明了:假如lim k_n/n=0,lim k_n/logn=∞以及flog~ f在任何有界Borel集上可积(或∫f'(x)dx<∞,p>1),则对任何有界Borel集A有(或p>1)。反之,如,则有∫f~p(x)dx<∞,lim n→∞k_n/n=0和lim n→∞k_n=∞。     

泛邻元结构公理刻画的深入探讨

对汪培庄提出的泛邻元结构的公理刻画进行了化简，给出了Ｌ上的Ｒ－泛邻元结构公理刻画的定义，同时还给出了低一个层次的Ｘ上的Ｒ－泛邻元结构公理刻画的定义，证明了这２种结构能够依提升和限制相互唯一确定，并且能够与Ｘ上的Ｒ－开元系一一对应。     

一类非线性滞后系统的自整定PID控制

针对采用传统PID控制一类非线性滞后系统,难以获得满意的控制效果,提出基于RBF神经网络的PID控制参数自整定的方法.利用具有在线能力的最近零聚类学习算法,训练RBF神经网络,从而自适应调整系统的控制参数.仿真结果证明了,该控制策略不仅能使非线性滞后系统具有良好的动态跟踪性能,而且具有很好的抗干扰能力.