基于最小分类错误训练的神经网络分类器设计

提出了一种基于最小分类错误（MCE）训练的采用多层感知器（MLP）结构的模式分类器设计方法。这是一种以分类错误率最小化为目标的模式分类器设计方法，将它用于MLP分类器设计能够进一步提高分类器的性能。采用MLP实现MCE训练中的分类损失计算，从而将MCE训练过程与MLP分类器设计统一在一个神经网络结构中，通过BP算法予以实现。这不仅能达到提高MLP分类器性能的目的，而且简化了它的设计过程。     

基于压缩感知的实时在线目标追踪

在正负样本区域随机抽取了不同尺度下图像的局部二值模式(LBP)特征,将高维的特征信息投射到低秩的压缩域,并据此建立了表观模型.使用一个随机稀疏测量矩阵来压缩前景和背景目标.将追踪问题转化成为了一个使用朴素贝叶斯分类器的二元分类问题.所提方法可以较快速、实时地在线追踪目标,同时解决了目标尺度变化、遮挡问题.     

基于Dempster—shafer理论的多个神经网络分类器融合算法

用遗传算法优化神经网络分类器的连接权系数，避免采用BP算法存在易于陷入局部极值，使每个神经网络分类器的分类接近于理想状态，由于每个分类器的特征输入不同，不能被一个分类器识别的模式，却可能被另一个分类器识别，为了提高模式识别的精度，可将一个模式识别问题由多个分类器来完成，将每一个分类器的输出结果作为一条证据，确定各分类器的基本概率指派函数，再用证据组合理论融合证据信息，可以提高分类的精度和避免某一个神经网络遭到破坏而使整个系统陷于瘫痪状态。     

基于组合分类器的一个新的数据整合方法

物体的性质可以用各向异性的数据模式表达,每一个分类器可以针对一种数据模式对物体进行分类,由此提出了一个对各向异性的数据模式进行整合的概率分类算法。将该算法应用于一个模拟数据,实验结果表明了该算法是可行性的。     

基于边际的组合分类器选择算法

研究表明,具有较大边际分别的组合分类器泛化性能更高.根据该结论,论文构造了一个新的基于边际的度量指标(MM)以充分考虑基分类器和组合分类器的分类能力,进而提出了一种新的组合分类器选择方法.该方法初始化组合分类器为空(或满),迭代的加入(或移除)具有最大(或最小)MM值的分类器,以降低组合分类器规模并提高它的分类准确率.在随机选择的24个UCI数据集上的实验表明,与其他一些高级的贪心组合选择算法相比,该方法具有更好的泛化能力.     

遥感影像多分类器集成的关键技术与系统实现

 为克服单一分类器在遥感影像分类精度和效率方面的限制,有必要构建多分类器系统,集不同分类器的优点,获得比单一分类器更高的精度。针对遥感影像的特点和分类的需求,在遥感影像多分类器集成系统需求分析和系统设计的基础上,运用IDL语言在ENVI遥感影像处理平台下实现系统开发。遥感影像多分类器集成系统的主要功能包括遥感影像文件处理、特征选择与提取、分类预处理、分类、多种模式的多分类器集成(固定组合模式、用户自定义模式、向导模式和推荐模式)等。通过分类实例对系统应用进行介绍,表明本系统能够有效地提高遥感影像分类精度。     

一种分类器评价的方法

提出了模式类可分度函数的概念,研究了模式类可分度函数中参数获取的方法．给出了分类器品质函数．并据此提出一种基于模式类可分度的分类器评价方法．该方法避免了以传统的错误识别率评价分类器以至在处理线性不可分的特征空间时的不足,具有一定的应用价值．     

基于极速学习的Choquet模糊积分分类器

在交互环境下,模糊积分分类器具有良好的分类性能.如何确定在属性集幂集上定义的模糊测度是模糊积分分类器中的一个关键问题.当属性的个数增加时,计算复杂度呈指数级增长.为了解决这一问题,借鉴极速学习机算法中权重向量随机确定的思想,提出了ELM-Choquet模糊积分分类器.实验结果表明,和Choquet模糊积分分类器相比,该算法具有较优的分类性能.     

原点无关最近特征分类器及在人脸识别中的应用

受最近特征线分类器的基本设计思想启发,将最近邻法向平面和空间推广,提出了原点无关最近特征平面和原点无关最近特征空间分类器.与最近特征平面、最近特征空间分类器相比,原点无关最近特征分类器最大的优势就在于其定义的特征子空间不依赖于原点位置,而仅由同模式的若干个特征点决定.这种定义提高了相应的模式相似性度量的合理性与有效性.以人脸识别为例,对多种分类器的性能进行比较.实验结果表明,原点无关最近特征分类器在识别率、稳定性等方面均优于同阶的最近特征分类器.     

基于地面高光谱数据鲜茶叶特征选择与品种识别

使用ASD Field3在武夷山实测的9种鲜茶叶数据,该数据经过预处理后,计算24种光谱指数,用于对9种茶叶的分类,用SVM-RFE对光谱反射率数据和光谱指数数据进行特征选择,最后用线性SVM和随机森林分类.检验SVM分类器的性能和SVM-RFE选择特征的适用性,其中SVM分类器在4个数据集中都达到了95%以上的分类精度.随机森林分类器在其中3个数据集达到90%以上的精度,一个70%的精度.研究表明SVM-RFE是一个稳定有效的特征选择算法,并且SVM的性能优于随机森林.     

L-双拓扑空间中的B-配仿紧性

在L-双拓扑空间中引入B-配仿紧性,证明这种仿紧性是B-配紧性的推广,并且具有一些好的性质.比如,对双闭子集遗传,在双强同胚映射下保持不变,在一定条件下B-配紧集与B-配仿紧集的乘积是B-配仿紧集,同时证明了B-配仿紧的双T2-空间既是双正则空间也是配正则空间.     

完备格中的超因子

给出了超因子元的概念,然后讨论了完备格中超因子的性质,得到了一个超因子元是连续并既约元的一些等价条件.运用超因子刻画了有补模格的部分结构,并得到了一个完备格L是Boole格的充要条件是格L是下连续的分配格,且任意非零元只有零超因子.     

关于右Serial环是Goldie环的几个结果

本文主要证明了下列结果：1设R是半素右Serial环，且满足下列条件之一：1）R是右非奇异环;2）R是Duo环;则R是右Goldie环。2、设R是右Serial环，若R又是VonNeumann正则环，则R是右Goldie环。3、设R是右Serical环，且是右非奇异的，若任意单在R-模是P-内射模，则R是右Goldie环。     

有限群是E．R．群的两个充分条件

设G是有限群，文章中给出了G是E．R．群的两个充分条件。证明了若G的一个Sylow—P群P是循环群，且G’≤P，则G是E．R．群。研究结果推广了著名的定理。     

冠状系统R-旋转图连通的充要条件

六角系统的R-旋转图是1棵有向根树,但冠状系统的R-旋转图是一个有向森林.其底图不一定连通.如果冠状系统是基本的,已经证明其R-旋转图至少包含2棵有向根树.利用有向根树问的一种乘法运算,证明了一个冠状系统的R-旋转图为1棵有向根树当且仅当该冠状系统的每个基本分支都是六角系统.     

The design of a novel parallel haptic device

A novel haptic device which is characterized by large workspace, high rigidity, simple kinematics and easy construction is presented. This device is a parallel mechanism which is composed of a base plate, three sub-chains, and a mobile plate. Each sub-chain is attached to the base plate through a pin joint and to the top plate through a spherical joint. The sub-chain is derived from and kinematically equivalent to a pantograph linkage but is redesigned to solve the difficult problem of motor-fitting. The spherical joint is of the ball-in-socket type, but has much larger workspace than its regular counterpart. The kinematics is analyzed, and the inverse kinematics analysis is performed with a geometric approach. The complete workspace is readily obtained with the spherical coordinate system searching method. The optimal value of the cone angle of the spherical joint is shown to be 100°.     

关于左∧半群

本文引入左∧，右∧半群并讨论其基本蛋白质，并给出∧半群的基本类型，文中证明完全单半群是左∧半群仅当它是矩形群，则该半群必是∧半群，同时证明了正则的左、右∧半群必是纯正半群，最后，证明左Ｃ半群是左∧半群并证明强左Ｃ半群是∧半群当且仅当它的幂等元带是∧半群。     

Richart模

本文引入左Richart模的概念．设M是左R模,若EndR(M)中任意元φ在M中的左零化子是M的直和项,则称M是左Richart模．左Richart模是左Richart环的推广．在文章中我们给出了左Richart环和左Richart模的等价刻画条件．探讨了Baer模和左Richart模的关系及左Richart模的性质:Baer模是左Richart模,而左Richart模不一定是Baer模;左Richart模的直和项是左Richart模,但左Richart模的直和不一定是左Richart模,我们给出了左Richart模对直和封闭的等价条件;并且证明了有限生成的Abel群是左Richart模当且仅当它是半单模或无挠模．此外,我们还探讨了左Richart模与一些重要的环、模类之间的关系,得到了左Richart模的自同态环是左Richart环,以及左Richart环的中心是VN-正则环．特别地,当模的自同态环是交换环时,模是左Richart模当且仅当它的自同态环是VN-正则环．     

磁场和杂质对激子低能谱的效应

探讨了磁场B和杂质对二维激子低态能谱的效应.杂质被固定在z轴上且与激子所在的平面的距离为d.用直接对角化方法获得了激子低态能量E随B和d的演化.当d一定时,对于中性杂质(或者无杂质) 和带正电杂质,E随B的增加而增加.而对于带负电杂质,激子的角动量L等于0时,能量E曲线上升;L等于1、2、3时,能量E曲线先下降后上升.当B一定时,对于带电杂质,E先随d增加而急剧增加,后随d增加而几乎不变.     

命题逻辑中极大和谐理论之集上的拓扑与Cantor三分集

从结构上清楚地描述了极大和谐理论的构造,证明了一个理论是极大和谐的当且仅当它是文字序列的逻辑闭包;在全体极大和谐理论之集上通过自然的方式引入了一种紧Hausdorff拓扑,证明了所得拓扑空间与Cantor三分集同胚.作为应用,给出了命题逻辑系统完备性的一个简单证明.