Face Recognition Based on Support Vector Machine and Nearest Neighbor Classifier

Support vector machine (SVM), as a novel approach in pattern recognition, has demonstrated a success in face detection and face recognition. In this paper, a face recognition approach based on the SVM classifier with the nearest neighbor classifier (NNC) is proposed. The principal component analysis (PCA) is used to reduce the dimension and extract features. Then one-against-all stratedy is used to train the SVM classifiers. At the testing stage, we propose an al-     

某些特殊函数族支撑点的性质

本文研究了GL函数族和负实系数单叶函数族SR-支撑点的性质，得到了GL函数族支撑点的映照性质，并且获得了负实系数单叶函数族SR-的支撑点的形式．     

简评战后日本对中国的赔偿与援助问题

二战后中国政府放弃对日本的赔偿要求，日本政府对华援助是中日两国关系中的重大事件，这两个事件对日本和中国的现代化建设、对中日两国友好关系的发展，都起到了重要的促进作用。但是，日本政府对华援助则有许多自身考虑的因素。     

一种基于可变支持度的缺省规则挖掘算法

Rough集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具. MDRBR算法通过规则支持度进行约束,可有效提高缺省规则的挖掘效率.但MDRBR采用单一的规则支持度约束,使得当规则支持度较小时,挖掘出大量的缺省规则,而当规则支持度较大时,一些重要的小概率分布对象对应的缺省规则被过滤掉.为此,提出了一种基于可变支持度的缺省规则挖掘算法--MDRBVSM,可有效地改进MDRBR等传统算法存在的缺陷.实验结果表明,该算法可有效地过滤噪声、提高规则的挖掘效率.     

聚乙二醇(PEG)活化及其在药物释放和反应载体中的应用

本文综述了PEG羟基活化的方法，包括羟基转换为醛基、胺基、叠氮基、弄赢改酯基、羧基、烯基以及一些易离去基团如卤素、对甲苯磺改基等，并简述了其在药物释放和反应载体方面的应用研究最新进展。     

支持向量机在水资源研究中的应用

支持向量机在水资源中的应用较少,主要用于水资源时间序列预测。在介绍支持向量机回归原理的基础上,着重介绍支持向量机在水资源研究中的应用,并提出了应用中存在的一些问题。     

大型火电厂仿真机技术的现代进展

近年来,由于仿真技术、火电厂控制技术、计算机技术和软件工程的发展,引起火电仿真机技术的变化。本文详细讨论了这些变化的原因和一些新的概念与新的技术进展,并说明我们的实践。     

玻璃熔窑燃料的综合评价方法

<正> 平板玻璃工业是国民经济中重要的基础工业,在国民经济建设和城乡人民生活中起着十分重要的作用。大力发展玻璃工业,是现代化建设的需要,也是改善人民生活的需要。在平板玻璃的生产中,玻璃的熔制是在玻璃窑中接近1600℃的高温下进行的,要消耗大量的热量。这些热能占玻璃生产     

考虑支座振动的索力动力检测理论

为了提高索力测试精度,考虑了索的支座振动对索力测量精度的影响,以等效刚度和等效质量来模拟支座处的边界条件,以柔性索为研究对象,建立了考虑支座振动柔性索的动力分析数学物理模型,导出了索在考虑支座振动情况下的位移函数.从能量法的基本原理出发,得到了柔性索的刚度矩阵和质量矩阵,讨论了索力和频率之间的关系,并分析了支座振动对索力动力检测的影响.研究结果表明:当索两端的等效刚度较小,等效质量较大时,不考虑支座振动,索力检测出的结果将明显小于实际值;考虑支座振动的索力动力检测理论可以更精确的确定索力.该模型是动力分析的实用模型.     

一种基于距离比值的支持向量机增量训练算法

由于支持向量机具有较好地学习性能和泛化能力,目前已经得到了广泛的应用。如何使支持向量机进行有效的增量学习是目前支持向量机应用中需要解决的问题。深入研究了支持向量分布特点,提出了一种新的支持向量机增量训练淘汰机制——距离比值算法。该算法根据遗忘规则,设定一个合适的参数,按距离比值法中的定义计算各个样本中心距离与其到最优分类面距离的比值,舍弃对后续训练影响不大的样本,即可对训练数据进行有效的淘汰。对标准数据集的实验结果表明,使用该方法进行增量训练在保证分类精度的同时,能有效地提高训练速度。