不同力量训练方法对不同距离游泳选手运动能力影响初探

设计了两种针对长短距离游泳运动员的力量训练方法,通过比较运动员训练前后的不同生理生化指标,来论证两种针对性的训练方法对提高不同距离游泳运动员成绩的有效性。为今后在训练中能够更加科学合理有效的安排力量训练,提供了依据。     

多元条件密度函数的投影追踪估计方法

由多元条件密度函数fYX(yx)(x∈Rp)可以知道许多被解释变量Y对解释变量X的回归关系的信息,其条件期望就是回归函数,条件方差就是回归误差项的条件方差.为了克服高维空间数据稀松性带来的估计上的困难,提出多元条件密度函数的投影追踪估计方法,通过最小化Ku llback-Le ib ler距离,得到了最优初始条件密度函数和每一步的增量函数和方向向量,还给出了估计步骤及其终止法则.     

空间数据库反向最近邻聚类方法

针对当前空间数据库聚类方法未考虑降维后的距离特征反向结果, 导致空间数据分量失真, 存在聚类精度低、 耗时长的问题, 提出一种空间数据库反向最近邻聚类方法. 首先, 通过选取训练样本集实现核矩阵的特征分解, 获得其距离特征修正值去除初始值的影响; 然后, 根据核主成分分析（KPCA）降维并结合降维后的距离特征反向结果, 利用反向最近邻聚类方法与扩展的部分失真搜索法相结合, 实现空间数据的聚类; 最后利用选定的聚类中心对数据集进行计算, 计算数据集第一维分量与聚类中心第一维分量之间的失真, 得到反向最近邻, 直至所有空间数据均找到所属类别, 最终完成空间数据库反向最近邻聚类. 实验结果表明, 该方法提高了空间数据的聚类精度, 减少了空间数据聚类所用时间.     

种群间遗传距离与进化趋异

遗传距离是衡量种群间遗传分化程度和差异大小的数量指标。近年来,不仅在生物进化与物种形成方面,而且在分类学、生态学、人类学等很多领域都有广泛的应用。同时,在人类遗传研究中也受到越来越普遍的注意。本文阐述遗传距离的概念、估算原理及其应用,并将其与蛋白质变异有关的等位基因差异联系起来。在此基础上讨论最小遗传距离D_(min)、标准距离D和最大距离D_(max)的概念与公式。并结合实例进行分析与释义。     

一类4阶Feigenbaum映射的拟极限集

讨论一类4阶Feigenbaum映射的拟极限集及其Hausdorff维数, 并证明对任意t∈(0,log_3^1/2+12), 总存在一类具有简单轨 的4阶非单谷Feigenbaum映射， 它有一个以t为Hausdorff维数的拟极限集.     

Web3D新技术在现代远程教育中的应用

阐述了当前远程教育的弊端和将Web3D新技术应用于现代教育的优越性,研究了Web3D的具体技术及其在现代远程教育的应用,展望了现代远程教育中应用Web3D技术的美好前景.     

多氯联苯醚(PCDEs)的QSPR研究

以类原子的形式处理多氯联苯醚苯环上的基团(CH和CCl),构建分子的距离矩阵,以分子基团的均衡电负性对原子进行着色建立行矩阵,结合分子的距离矩阵和行矩阵,同时考查分子的相互间的作用情况,建立分子的结构参数——拓扑距离电负性指数.通过计算化合物的拓扑距离电负性指数(TDEI),以107种PCDEs理化性质的实验值为建模样本,建立了PCDEs的定量结构/性质相关(QSPR)模型,相关性良好.最后对107种PCDEs的三个理化性质进行了预测.     

一种基于度量距离学习的图像检索方法

CBIR系统由于受图像低层特征的限制,制约了它的检索效果。机器学习和统计方法是一种有效的提高检索性能的方法,但通常需要大量的训练样本才能达到满意的检索精度。提出一种理想的距离度量函数,在对图像进行简单分类并提供少量训练样本的基础上,通过类的距离度量矩阵M的学习来考虑分量之间的相关性。这个度量导入二次最佳化问题的解,将训练样本类结构的倾斜最小化。试验结果表明,该方法能在学习样本极少的情况下提高检索的性能。     

改进特征匹配算法在银行卡号识别中的应用

针对目前银行卡号识别算法的不足, 基于模式识别技术, 提出一种改进的特征匹配算法, 并将其应用于银行卡号识别. 改进的特征提取算法改变了特征向量, 并增加特征学习次数, 解决了传统方法识别银行卡号正确率较低的问题, 并保证了识别效率. 仿真实验结果表明, 改进的特征提取算法可有效提高银行卡号识别的正确率.     

基于Grassmann流形距离的动作识别

利用时空兴趣点间的位置及局部特征相似度信息,提出一种局部邻域特征以描述局部数据结构,然后引入核主角度及Grassmann流形距离以度量2个邻域特征距离,通过构造随机流形森林学习数据样本在Grassman流形上的类条件概率密度函数,最后使用多核学习算法实现对随机流形树的剪辑及动作分类.在KTH及UCF-CIL动作数据库的实验证明:所提动作表示方法能有效描述人体运动信息,且该动作识别算法的识别率优于近年提出的典型动作识别系统.