一种SVM分类器自动模型选择方法

提出了一种基于粗网格与模式搜索相结合的支持向量机分类器模型参数优化方法,采用Jaakkola-Haussler误差上界作为模型选择的评价标准.以黎曼几何为理论依据,提出了一种新的保角变换,对核函数进行数据依赖性改进,进一步提高分类器泛化能力.在研究人工非线性分类问题的基础上,将该方法应用于手写相似汉字识别,实验结果表明分类精度得到了明显提高.     

递增的稀疏神经网络研究

针对稀疏神经网络应用中连接度和中间节点数不易确定的问题,并根据生物神经网络的特点,提出了学习中改变神经网络连接度和隐含结点数的学习算法.模拟脑皮层由薄到厚的发育过程,根据当前的学习结果,改变网络的拓扑结构,逐步增加网络中的连接和节点,最终学习得到满意的稀疏神经网络.新算法可以用结构更简单的稀疏神经网络达到满足要求的拟合精度,并通过仿真算例进一步验证了算法的有效性.     

论王维诗歌中的日常生活审美化

有诗佛之称的盛唐大诗人王维虽然生活清苦,但在精神上却实践着一种理想的审美生活,这种审美的生活方式不同于今日消费时代的“日常生活审美化”,前者注重超脱和自由,后者则注重物质的满足和感官的刺激,王维诗歌里体现的审美生活才是真正意义上的超功利的审美。     

对提高BP神经网络泛化能力的分析和总结

BP神经网络是最著名的多层前向反馈式神经网络训练算法之一,如何提高BP神经网络的泛化能力成为人们研究的热点。本文从构造训练样本集、对样本集的处理、如何选取隐层节点以及对标准BP算法的改进这几个方面,对BP神经网络的泛化能力进行了分析和总结。     

跨文化交际中汉语称谓的泛化现象解析

汉语亲属称谓和头衔职务、职业称谓在它的语言系统中存在泛化的现象,对这一现象不了解往往会导致跨文化交际中误解的产生。因此,本文着重于探讨这种现象并对现象的成因加以解释,以期对跨文化交际顺利进行有所帮助。     

用神经网络进行投标报价中的变量选择

针对在建筑行业的投标报价过程中，如何在众多的信息中选出对最终报价影响较大的几项因素以及如何确定这些因素与最终报价这间的关系这两大难题，提出了一种基于神经网络的变量选择方法，其基本思想是：经过两次选择，消除了两个多余的变量，将最初的10个变量缩减为8个，并以这8个变量作为输入建立新的报价模型，从网络的泛化结果可以看出，经过变量选择后，网络的泛化能力有了较大的提高，表明了该方法的有效性。     

语境化音乐流派识别

音乐流派识别(music genre recognition,简称MGR)是一项应用前景广阔的研究领域,同时也能够为音乐机器学习技术提供一个良好的测试台.在过去几年中,涌现出了大量基于机器学习的MGR系统.然而,单纯依靠底层声学特征的MGR算法在分类时往往不能得到令人满意的结果.作者受到语境化机器学习技术的启发,提出了基于堆叠泛化的MGR分类系统.该系统通过提取互联网中用户标注音乐时使用的标签,同时融合声学特征完成语境化音乐流派识别.在论文中,MGR系统分为内容层和语境层,内容层由提取Mel倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,简称MFCC)和快速傅里叶变换(fast Fourier transformation,简称FFT)特征的声学特征表示,语境层由额外标签表示.在数据集GTZAN的实验结果表明,在数据集GTZAN下,语境化的MGR分类准确率远高于基于声学特征的MGR分类准确率,实现了20%的分类性能的提升.     

复杂曲面拟合的相关向量机模型及其泛化能力

介绍相关向量机回归(RVM,Relevance Vector Machine)的基本原理。分析采用高斯径向基核函数时,核函数参数与模型性能之间的关系,并给出核函数参数选择建议。针对一个复杂非线性函数,采用均匀网格取样,并分别增加正态分布噪声和均匀分布噪声,分析RVM回归分析的拟合和泛化能力并与支持向量机(SVM,Support Vector Machine)回归模型作了比较。结果表明,SVM对样本数据的拟合能力优于RVM。但对于非训练样本,RVM的泛化能力要优于SVM,而且RVM模型更加稀疏,且在给出预测值的同时能够给出预测值的置信区间。     

直升机旋翼自转着陆过程的支持向量机模型

把支持向量机方法引入到直升机智能化建模领域,用支持向量机建立了直升机自转着陆过程的旋翼转速模型,并采用序列最小优化算法求解.与神经网络模型相比,直升机的支持向量机模型具有结构简单、运算速度快、泛化能力高等特点.理论分析和仿真结果表明,应用支持向量机建立直升机的仿真模型是切实可行的.     

基于权值控制的误分类算法研究

研究了误分类代价敏感提升算法AdaCost,认为在该算法的每轮循环中可以增加一个过程,用来计算产生出的弱分类器的精确度,从而避免AdaCost算法的盲目循环.同时引入实例权值的上下阈值,控制实例权值的更新过程.本文提出的权值控制误分类算法WCMisC是对AdaCost算法的优化.通过实验设计,验证了权值控制误分类算法WCMisC能有效提高AdaCost算法的分类精度,具有高泛化能力.