周期平面弹性垫圈对裂纹的影响

本文讨论了周期弹性平面带裂纹的弹性垫圈的焊接问题,把问题化为周期的Riemann边值问题和Hilbert核奇异积分方程.给出了问题的一般解和应力强度因子的数学表达式,并给出了一个特例,说明方法的可行性.     

支持向量回归机训练集的并行预处理方法

为加快支持向量回归机在求解大样本集问题时的训练速度,提出了并行支持向量回归机。该方法根据核矩阵把数据集分成k个子集,通过并行预处理过滤掉非支持向量,再对剩余的支持向量进行训练得到决策函数。实验表明,本算法不仅预测准确度跟标准的分解算法基本一致,而且大大缩减训练时间,具有很高的加速比,同时需要的训练时间大大少于Graf等人提出的级联结构的算法,另外,算法还可有效地缩减支持向量的数目。     

支持向量机最优参数选择的研究

支持向量机是近几年发展起来的机器学习方法,模型选择是设计支持向量机的关键。基于高斯核函数的支持向量机具有良好的学习性能,被广泛应用于模式分类中,讨论了核函数中C和y对分类函数的影响,提出针对不同类型的数据,SVM应选用不同的核函数,同时利用二分法对核函数（C,γ）寻优,并将其应用于变压器故障诊断中,仿真结果表明该方法具有较好的性能。     

一个实齐次核的Hilbert型积分不等式

通过引入权函数, 应用实分析的方法, 建立一个具有3个独立参数及两对共轭指数的实齐次核的Hilbert型积分不等式, 并研究了其等价形式、 逆式及一些特殊结果, 所给的不等式是一个零次齐次核的Hilbert型积分不等式的最佳推广.     

Marcinkiewicz积分算子与外插

通过Yano外插方法,研究了一类Marcinkiewicz积分算子μΩ.h的Lp有界性问题.这里核函数Ω∈L(logL)1/2(Sn-1),径向函数h∈Λs>1,|1/p-1/2|相似文献   

基于核主成分分析的图像去噪

本文简介了核主成分分析的原理及利用核主成分分析的图像去噪问题。通过使用核函数，在特征空间中对噪声图像使用主成分分析进行降噪处理，基于MDS的思想，使用核方法计算出在特征空间中降噪后的图像与其邻域点之间的内积约束关系，通过核函数重构出在原空间中降噪图像与其邻域点的内积约束关系，基于此内积约束关系在原空间中重构出降噪图像，从而达到通过核主成分分析对图像降噪的目的。对比原有的MDS方法，本文的算法更稳定，对图像的噪声部分有更好的去除效果。     

环状复球面镜谐振腔的衍射积分方程

本文采用克希霍夫－菲涅耳衍射积分公式，在与通常的球面镜谐振腔取相同近似的条件下，推导出光轴呈圆柱面分布的环状复球面镜谐振腔的衍射积分方程。该积分方程为管状激光器的腔型设计和横向模式分布的研究，提供了数学模型。     

KFL： a clustering algorithm for image database

It is a fairly challenging issue to make image repositories easy to be searched and browsed.This depends on a technique-image clustering.Kernel-based clustering algorithm has been one of the most promi...     

Efficient SVM-based Recognition of Chinese Personal Names

This paper provides a flexible and efficient method to identify Chinese personal names based on SVM (Support Vector Machines). In its approach, forming rules of personal name is employed to select candidate set, then SVM based identification strategies is used to recognize real personal name in the candidate set. Basic semanteme of word in context and frequency information of word inside candidate are selected as features in its methodology, which reduce the feature space scale dramatically and calculate more efficiently. Results of open testing achieved F-measure 90.59% in 2 million words news and F-measure 86.67% in 16.17 million words news based on this project.