Nonlinear Spline Kernel-based Partial Least Squares Regression Method and Its Application

Inspired by the traditional Wold＇s nonlinear PLS algorithm comprises of NIPALS approach and a spline inner function model, a novel nonlinear partial least squares algorithm based on spline kernel （named SK-PLS ） is proposed for nonlinear modeling in the presence of multicollinearity. Based on the inner-product kernel spanned by the spline basis functions with infinite number of nodes, this method firstly maps the input data into a highdimensional feature space, and then calculates a linear PLS model with reformed NIPALS procedure in the feature space and gives a unified framework of traditional PLS ＂kernel＂ algorithms in consequence. The linear PLS in the feature Space corresponds to a nonlinear PLS in the original input （primal） space. The good approximating property of spline kernel function enhances the generalization ability of the novel model, and two numerical experiments are given to illustrate the feasibility of the proposed method.     

具有衰退记忆的非自治弱耗散抽象发展方程的一致吸引子

研究具有衰退记忆的非自治弱耗散抽象发展方程的长时间动力学行为,其中外力项f(x,t)仅满足条件(C*).当忽略粘性阻尼项时,证明了一致吸引子在空间Vθ×H×Lθμ(R+;Vθ)中的存在性.     

十味参归灌肠液的质量标准研究

本文建立了十味参归灌肠液的质量标准。试验采用薄层色谱法(TCL)对制剂中的延胡索、丹参、桃仁、赤芍进行定性鉴别,采用高效液相色谱法(HPLC)对制剂中的丹酚酸B进行含量测定。结果显示,本研究建立的上述4味药材的薄层鉴别方法,色谱图特征斑点分离清晰、集中;建立的丹酚酸B含量测定方法,专属性和重复性高,丹酚酸B对照品进样量为54.55～545.5μg时,与峰面积呈良好的线性关系,丹酚酸B回收率为102.77%,RSD=1.01%。本文建立的定性定量方法可有效控制中药制剂十味参归灌肠液的质量。     

基于模态回归的半参数部分线性模型的稳健估计

以半参数部分线性模型为对象,研究了基于模态回归的稳健估计方法。非参数部分采用B样条近似,在模型的回归中通过控制核函数的带宽来实现估计的稳健性,结合局部二次算法(LQA)和模型期望值最大化算法(MEM),提出EM估计算法,得到了参数估计以及非参数部分估计的收敛速度。通过蒙特卡洛模拟和实例分析,验证了本文方法的有效性。     

基于改进KPCA算法的车牌字符识别方法

针对核主元分析(KPCA)用于提取车牌字符特征不足的情况,提出了一种采用多组均值矢量来代替原始图像矢量进行核矩阵计算的方法,该方法使得核矩阵维数大幅降低,同时有效地保留了字符图像信息.实验结果表明,该方法在不降低识别精度的基础上对输入数据实现了有效的降维,大大缩短了计算时间,有效地满足了车牌实时识别系统技术要求.通过实验对比可知,该方法比目前常用的PCA及FLD算法具有更高的性能指标.     

基于核覆盖算法的中文文本分类研究

文中介绍了使用核覆盖算法进行中文文本分类.研究了采取不同的特征选取方法、利用核覆盖算法进行文本分类的区别.通过实验,除互信息外的其它几种特征选取方法在核覆盖算法分类过程中均取得了较优的实验结果,可看出核覆盖算法在文本分类中是一个不错的方法.     

基于支持向量机的啤酒企业能源消耗预测模型

为提高啤酒企业包装车间生产耗电的预测精度, 提出了一种基于支持向量机和粒子群优化算法的预测模型构建方法。该方法将radial basis function函数作为支持向量机的核函数构建预测模型, 使用K-fold交叉验证方法, 利用粒子群算法(PSO: Particle Swarm Optimization)对惩罚参数c和g值寻优。以28天的生产耗水和生产耗电数据作为训练集, 以10天的生产耗水数据作为预测集, 分别构建基于radial basis function函数与polynomial函数的生产耗电支持向量机预测模型对生产耗电数据进行预测。实验结果表明, 以radial basis function函数作为核函数与以polynomial函数作为核函数相比, 该支持向量机预测模型对生产耗电的预测精度提高了51.495%,该方法具有一定的实用性。     

一类振荡函数的数值积分方法

目的研究型如∫π－πｆ（ｘ）ｓｉｎ（ωｘ）ｄｘ（ω为正整数）的振荡函数的数值积分问题．方法用Ｐｅａｎｏ核和Ｔａｙｌｏｒ公式．结果给出了这种类型数值积分的两个计算公式和误差估计．结论数值计算表明,该计算公式与常用的Ｌｏｂａｔｏ法和Ｆｉｌｏｎ法相比具有计算量小和求积精度高的特点．     

双二次域的Tame核和Wild核

设Ｆ＝Ｑ（√ｄ,√－１）为双二次域,Ｋ２ＯＦ和Ｗ（Ｆ）分别是Ｆ的Ｔａｍｅ核和Ｗｉｌｄ核,本文决定了Ｋ２ＯＦ／Ｗ（Ｆ）的结构。     

基于小波支持向量机的电梯交通流预测模型

考虑到电梯交通流本身所存在的非线性、复杂性和随机性,提出了一种基于小波支持向量机的电梯交通流预测模型.该方法采用菜大厦实测的4周交通流数据,以前三周统计的交通流时间序列构成训练样本对预测模型进行训练,后一周的交通流时间序列作为测试样本.仿真实例验证了该模型在精度、训练时间、泛化能力、最优性等方面取得了较好的效果.