支持向量回归用于氨基酸描述符在肽QSAR建模中的性能评价

采用支持向量回归方法用3个数据集来评价z-scales、c-scales、ISA-ECI、MS-WHIM、PRIN等5个氨基酸描述符在肽QSAR支持向量回归模型构建中的性能并对核函数进行选择,采用留一法交叉检验的结果显示径向基核函数要好于多项式核函数和线性核函数;在以径向基核函数的支持向量回归模型中表明z-scales的预测准确度要略优于其它描述符,且在同一描述符的情况下SVR的预测效果要好于其它线性方法,说明SVR在肽QSAR模型构建中是一个可行的方法.     

基于核心密度估计的动态目标分割改进模型

数字视频中的动态目标分割是基于计算机视觉技术的分析、识别系统中关键的处理步骤,分割结果的正确率决定了后期分析或识别过程的质量.在数字视频中存在各种有害动态像素,它们会降低分割过程的正确率.动态目标的阴影是这些有害像素的一种,因为它们本身不属于动态目标形状信息的范畴,但分割过程却能很容易将它们作为有效的动态目标像素分割出来.最近有关动态目标分割的研究提出了基于核心密度估计模型的分割方法.基于RGB颜色空间的核心密度估计模型能够在彩色视频中抑制阴影,但是对于灰度视频这种模型是无法抑制阴影的.作者针对上述局限提出了一种基于像素边缘测量的核心密度估计模型,用于动态目标分割,能够在彩色和灰度视频中抑制阴影.实验结果证明,这种新模型在通常的应用条件下是有效的.     

金属三维塑性成形过程无网格伽辽金法数值模拟技术

将无网格伽辽金法(EFGM)与三维刚(粘)塑性流动理论相结合,对EFGM在金属三维塑性成形过程数值模拟中的应用技术进行了研究.分别采用边界奇异权法和修正的罚函数法处理速度边界条件和体积不可压缩条件,采用反正切摩擦模型处理摩擦边界条件,推导了金属三维塑性成形过程EFGM法数值模拟的刚度方程,给出了关键算法.对长方体金属镦粗过程进行了数值模拟,并将数值结果与三维刚塑性有限元体积成形商品软件Deform3D计算结果作了比较.发现两者吻合良好,表明了本文方法的正确性和有效性.     

灌浆期小麦籽粒的多酚氧化酶同工酶谱

用12份冬麦品种研究了籽粒发育过程中灌浆期的多酚氧化酶同工酶．结果表明，在同一生长时期，品种问的同工酶谱有极大相似性，但有一定差异．在不同生长期，籽粒PPO同工酶不尽一致，随着籽粒成熟，同工酶多态性减少．     

支持向量机技术及其应用

支持向量机是基于统计学习理论的一种新兴的通用机器学习技术,相比传统的统计学习理论,其性能有突出的优越性。论述了支持向量机技术的研究和目前的应用状况,并指出了支持向量机技术在应用研究中一些待解决的问题和研究方向。     

关于加权熵公式的几点注记（英）

给出加权熵沿加权热方程的单调性,研究了加权热核短时间的性态, 指出加权熵可以视作某种等周常数,并且利用它讨论流形的若干几何性质.     

支持向量机选择及其在股票走势预测中的应用

支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一项新技术,是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。在研究了股票数据的特点以及对股票预测的研究结果后,本文根据传统的SVM算法原理,提出一种在线选择训练样本的在线增量训练的方式完成模型更新的动态预测模型(DMDI),使得仅增加较小工作量为代价而获得更高的预测精度成为可能。应用DMDI对股市的大盘和个股的走势分别进行中短期预测,并跟神经网络的预测结果进行了比较。大量数值实验表明,DMDI模型比不进行选择的静态模型和神经网络模型对股票走势的预测更为有效,具有明显的优越性。     

MS-代数的同余核

讨论同余关系θ的唯一性,其中θ是MS-代数L的以理想I为核的同余关系,主要结果有:(1)分别是L的同余核,d1≥d,如果以(d]为核的同余关系是唯一的,则以(d1]为核的同余关系是唯一的.(2)在商代数L/θ中,给出([d]]是同余核的充分必要条件.     

Cn空间中具有逐块光滑边界的有界域上K-L-N公式的拓广式

应用单位分解的观念及核函数的构造理论,首先在Cn空间中具有逐块光滑边界的有界域上引进一种抽象的单位分解并构造一个核函数,然后在拓广的Koppelman公式的基础上,应用Stokes公式,得到Cn空间中具有逐块光滑边界的有界域上连续有界(0,q)型微分形式的一种抽象的积分表示式和-方程的连续解.由这个抽象的积分表示式,当适当选择其中的向量函数和参数时,可得到现有的其它许多积分公式和它们的拓广式.     

具有粗糙核的奇异积分算子的加权有界性

运用极坐标分解法研究了具有粗糙核p．v．Ω（x）／｜x｜^n的卷积型Calderon—Zygmund奇异积分算子从Lω^p到Lω^p是有界的。Ω满足的条件不同于以往的Ω∈H’（S^n-1）。目的是完善具有粗糙核的奇异积分算子的加权有界性，使之系统化。