支持向量机中核参数选择的Max-Min方法

通过核函数技巧,定义了高维空间中两样本点之间的距离.引入异类距离平方阵,提出了一种新的选择SVM核参数准则,并给出算法,即max-min方法.该方法利用不同类的训练样本之间的距离,而不通过SVM标准样本训练寻求最优的(或有效的)核参数,避免了传统SVM在模型选择上经验性强和计算量大的不足.同时又分别以径向基核函数(RBF)和多项式函数为例进行试验,显示采用该方法的算法步骤.结合试验结果,得出关于核参数的选择问题一般在一个开集内只有有效值,不存在最优值,即是一个多目标优化问题的结论.并引用已有的实验结果充分支持我们的结论.max-min方法不仅在理论上提供了一种选择最优核参数的方法,而且对试验性选择具有指导作用.     

一类二阶非线性微分方程一致渐进稳定的概周期解的存在性

利用指数型二分性理论和Lyapunov函数法研究二阶非线性微分系统概周期解的存在性和稳定性,得到了该系统一致渐进稳定的概周期解的存在性的一个充分性条件.     

利用神经网络外推中垂面上低仰角HRTF的方法

为了构建关于仰角方向连续的头相关传输函数(HRTF),提出采用径向基函数神经网络外推中垂面上低仰角方向HRTF的方法.基于KEMAR人工头和真人的数据,对3种不同网络输入方式下外推方法的有效性进行了研究.结果表明:外推值和测量值的相关系数可达0.93;增大网络输入的数据量、减小外推方向和已知方向的空间距离可提高外推的准确性;外推的误差随频率的升高而增大.     

正弦函数混沌神经网络研究

通过复合正弦函数和Sigmoid函数构成激励函数,构造了一种新的暂态混沌神经网络.对混沌神经元模型的倒分岔和Lyapunov指数谱图进行了分析.基于这个神经元模型,建立了混沌神经网络.对各参数进行了网络寻优能力的比较和分析.通过对非线性连续函数的寻优问题的解决,验证了该网络的有用性和有效性.     

关于解析函数类的Fekete-Szeg(o)问题

研究了正规化解析函数类H的子类B(a,b,c)的Fekete-Szego不等式,所得结果推广了一些作者的相关结果.     

右半平面上随机Dirichlet级数的值分布

将一个较宽的系数条件推广到随机~Dirichlet 级数上, 并证明了右半平面上的有限级随机~Dirichlet 级数几乎必然~(a.s.) 以虚轴上 每一点为没有例外小函数的强~Borel 点.     

对于初等多值函数问题的研究

首先研究了辐角函数的一些性质,进而对对数函数的多值性进行了分析,最后讨论了多值函数的应用问题.     

基于核函数主元分析的SVM建模方法及应用

为有效克服线性建模方法在非线性建模方面的不足,将核函数思想引入到主元分析方法(PCA)中,有效提取实验数据中的非线性特征信息,并将其作为支持向量机(SVM)的输入变量,建立工业过程软测量模型。该方法应用于丙烯腈聚合过程中转化率的预报,结果表明:该方法的预测精度优于PCA-SVM方法和KPCA-NN方法。     

灾变合作型协同进化遗传算法及其在Job Shop调度中的应用

合作型协同进化遗传算法是多个子种群通过协作而共同进化的新型算法,常应用于多目标、大规模的优化问题。本文在合作型协同进化遗传算法的基础上,进一步模拟自然界中的灾变现象,在原先的算法中加入灾变算子,提出灾变合作型协同进化遗传算法,以防止出现不成熟收敛现象,并用经典的函数优化问题和Job Shop车间调度问题进行仿真实验,其结果验证了改进算法的优良性能.     

基于SLIC和马氏距离混合核函数聚类的脑肿瘤图像分割算法

针对脑核磁共振图像边界不清晰、灰度不均匀和无法准确进行图像分割的问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)和马氏距离混合核函数聚类的脑肿瘤图像分割方法.首先,采用各向异性滤波去除脑肿瘤MRI图像中的噪声,并运用SLIC算法对图像进行预分割;其次,对预分割图像使用粒子群算法初始化聚类中心;最后,将传统核模糊C均值聚...