基于密度法的模糊支持向量机

针对支持向量机对训练样本内的噪音和孤立点特别敏感、极大地影响了支持向量机分类性能的弱点，提出了一种基于密度法的模糊支持向量机，在支持向量机中引入样本密度模糊参数，从而减弱了噪音以及孤立点对支持向量机分类的影响．实验结果证明，在抗击孤立点和噪音点的干扰方面，上述方法优于类中心向量方法以及类中心点距离方法，取得了很好的效果．这一方法大大提高了支持向量机分类的泛化能力，从而大大提高了支持向量机的应用范围．     

关于向量空间上范数与半范数关系的一个注记

为了解决范数和半范数在向量空间上的转换问题，利用代数中的子空间、正交补空间、商群、同构等的有关知识证明，得出了向量空间上范数与半范数关系。即如果给出一个向量空间上的半范数，可以确定这个空间的某子空间上的范数，反之，如果给定一个向量空间的一个真子空间上的范数，也可以得到这个向量空间上的一个半范数。     

基于预训练模型融合深层特征词向量的中文文本分类

为解决传统模型表示出的词向量存在序列、上下文、语法、语义以及深层次的信息表示不明的情况，提出一种基于预训练模型（Roberta）融合深层特征词向量的深度神经网络模型，处理中文文本分类的问题。通过Roberta模型生成含有上下文语义、语法信息的句子向量和含有句子结构特征的词向量，使用DPCNN模型和改进门控模型（RGRU）对词向量进行特征提取和融合，得到含有深层结构和局部信息的特征词向量，将句子向量与特征词向量融合在一起得到新向量。最后，新向量经过softmax激活层后，输出结果。在实验结果中，以F1值、准确率、召回率为评价标准，在THUCNews长文本中，这些指标分别达到了98.41%，98.44%，98.41%。同时，该模型在短文本分类中也取得了很好的成绩。     

自适应迭代算法支持向量集的特性研究

针对在支持向量机研究中，传统的优化方法无法处理规模不断扩大的训练集问题，为开发适应大样本的训练算法，利用LS-SVM（Least Square Support Vector Machines），提出了一种自适应迭代算法。在该算法的训练过程中，块增量学习和逆学习交替进行，能够自动得到一个小的支持向量集。将该算法与SVMLight在支持向量数量方面进行了比较，计算了UCI（University of California-Irvine）中的6个数据集和著名的Checkboard问题。结果表明，该自适应迭代算法确定的支持向量数一般不到SVMLight所得到的支持向量数的一半，其中70％多的支持向量被SVMLight所确定的支持向量集所包含，在支持向量选择方面具有高效性。     

支持向量机研究与应用

支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法，同时也是到目前为止统计学习理论最成功的实现。支持向量机在模式识别、回归估计、函数逼近等领域有了广泛的应用。论述了支持向量机的研究、应用状况，指出了支持向量机研究和应用中待解决的一些问题和今后进一步的研究方向。     

智能N维向量的空间模型

传统向量空间模型在计算复杂度、查询性能、智能性方面存在种种缺陷。在其基础上，提出了智能N维向量空间模型，改进了文档特征向量生成的算法，使用局部统计数据计算特征向量，大大降低了计算复杂度。模型采用用户点击作为反馈，提出了对初始的文档特征向量和用户查询向量进行调整的算法。最后，从理论上对两种模型的性能进行了对比分析。     

α尺度向量小波

向量小波是近年来新兴的小波研究方向，它具有一维小波所不具备的优良性质，但在构造上有大的难度。将2尺度向量小波的一些结论推广到α尺度向量小波的情形，概括了α尺度向量小波以及α尺度正交向量小波的性质。     

一种新的协同模式识别学习算法

在协同模式识别中，学习可以归结为求原型向量和伴随向量．文中提出了一种基于核函数映射的学习算法，输入向量被隐式地映射到一个可分性有所提高的向量空间，然后计算变换后的原型向量．对伴随向量增加一个附加的约束以避免它的范数超过一定值，从而改善伴随向量的性能，减少误识别．通过对数字、英文字母和汉字等的训练实验表明，这种算法得到的伴随向量能更好地表示样本的特征，计算所得的初始序参量能更好地反映测试图像与训练样本之间的相似程度．     

双解析向量函数及其边值问题

双解析向量函数及其边值问题赵达夫（北方交通大学教学系，１０００４４．北京）本文讨论双解析向量和复调和向量函数及一类半解析向量函数的某些性质，研究了它们的边值问题．定义１设Ｇ是平面上的区域，在Ｇ上给定了复向量函数ｗ（Ｚ）。ｔ肌（Ｚ），ｍ（Ｚ），…，－－...     

v-支持向量机的收敛性

支持印量机是在统计学习理论最新发展的基础上产生的一个崭新的学习系统．支持向量机算法通过支持向量控制学习机器的容量．为了控制支持向量的数目，Schφlkopf等提出了v-支持向量机．研究了v-支持向量机的若干性质，并给出了相应算法的收敛性。     

基于词向量的学术语义搜索研究

基于学者网提供的计算机专业论文语料库，利用Glove语义分析工具，给出了多种词向量训练方案，比较了各自的优劣性；提出了利用随机映射的方法，在大规模的向量空间中快速定位向量；最后提出了在单个词的语义向量基础上计算整篇学术文档的语义向量的方案．通过一系列实验验证了基于词向量的学术语义搜索方案的有效性，并实际应用于学者网学术搜索中，取得良好的效果．     

工程师和科学家的数学方法2——向量分析、常微分方程和拉普拉斯变换

本书是作者根据30多年大学应用数学教学实践编写的3卷本教材的第2卷。 本书分为两部分，共6章。第一部分向量分析，含第1-4章。1．向量，介绍向量的定义和向量的算术运算；2．向量运算，叙述向量的时间导数、在非惯性参考系中的微分、梯度、散度、旋度、     

卡尔曼滤波的精度评定

卡尔曼滤波方法已广泛应用于动态测量数据的处理，其单位权方差通常按新息向量和观测值的残差向量进行计算，增加了观测值残差向量的计算。本文根据新息向量和观测值残差向量与观测值的预测残差向量之间的关系，推导出用预测残差向量计算单位权的计算公式，从而减少了单位权计算的工作量。     

用组件模式对数据挖掘算法中的SVM研究

介绍了算法组件的设计思想，在组件模式下实现支持向量机算法的模型结构的过程，通过支持向量机算法来实现算法组件的过程，并分析了组件模式下支持向量机算法存在的问题。     

等价线性无关组的一个性质

线性无关向量组以及向量组等价的概念在线性代数中占有重要的地位，对研究矩阵的初等变换和线性方程组的解有重要作用。本文讨论了两个等价的线性无关向量组，其中一组的一个向量能否用另一组的一个向量代替后仍与另一组等价。     

一种内向量选取下求解常微分方程组初值问题二步混合方法的代数稳定性

同一混合方法，在内向量的不同选取下，定义了不同的一般线性方法，因而它的代数稳定性是与内向量选取有关的。本文在把外向量定义成与函数ｆ（ｙ）有关的向量情况下，讨论了二步混合方法的代数稳定性，证明了任一二步四阶零稳定混合方法都不是代数稳定的。最后，作为例子，讨论了一步方法中的几个特殊方法。     

一种内向量选取下求解常微分方程组初值问题二步混合方法的代数稳 …

同一混合方法，在内向量的不同选取下，定义了不同的一般线性方法，因而它的代数稳定性是与内向量选取有关的，本文在把外向量定义成与函数ｆ（ｙ）有关的向量情况下，讨论了二步混合方法的代数稳定性，证明了任一二步四阶零稳定混合方法都不是代数稳定的，最后，作者例子，讨论了一步方法中几个特殊方法。     

广义向量平衡问题解的存在定理

本文研究广义向量平衡问题，得到了广义向量平衡问题解的一个存在定理，它以向量平衡问题、广义不等式、通常的不等式为其特例．     

向量小波变换预滤波器设计的评价准则

在研究比较了现有几种向量小流变换预滤波器的设计方法的基础上，提出了向量小波变换预滤波器的评判准则，为它们的设计与选择提供了一种标准，从而使向量小变换在实际工程应用中设计适合不同要求的预滤波器时，有了一种新的有效手段。     

建设西安为西北地区金融中心战略态势向量评价模型

对建设西安为西北地区金融中心战略态势的评价方法进行了研究。提出一种基于向量理论的新的评价方法，建立了理想趋势向量、实际状态向量、向量评价值、实际状态偏离角等概念和模型。获得了比传统方法更加客观、准确的评价效果。