基于L_1范数支持向量分类机的算法扰动设计

普通向量分类机算法普遍有效率低下、算法复杂的缺点,为了进一步降低计算量,提高算法效率,提出了支持向量机算法.该算法将二次规划问题转换为线性规划问题,同时可以进行优化降次.结果显示,在数据量较大的情况下可以迅速并较为准确地处理大量数据,面对较为困难的数据处理时可以实现数据的有效分类.     

关于一类半无限向量分式规划的对偶

在已有广义(F,α,ρ,d)_K-V-凸性定义的基础上,讨论了一类半无限向量分式规划的含参对偶问题,得到其弱对偶、强对偶和逆对偶定理.     

局部Fisher向量编码与交叉视角二次判别分析的人头重识别

目前行人重识别主要是基于完整人体的研究,但是某些特定场景下,完整行人图片难以获取,因此本文建立一个基于人头的重识别数据库,并提出了相关算法.算法采用局部Fisher向量编码和交叉视角二次判别分析算法,首先基于HSV颜色信息去描述特征,使用高斯混合模型对特征数据建模,然后Fisher向量加权聚合,最后对样本的低维特征子空间和度量矩阵同时进行学习.实验及分析证明了基于人头的重识别算法的可行性,其中基于Rank1的重识别率达到89.29%.     

一种多阶段发酵过程的联合加权支持向量机建模方法

发酵过程是一类具有多阶段特性的间歇过程,在建立其多阶段模型时,各阶段子模型的融合方法特别是过渡阶段的处理方法是研究重点。针对发酵建模过程中过渡阶段的处理问题,提出了一种联合加权支持向量机(SVM)建模方法,利用阶段划分得到的隶属度函数对训练样本数据进行扩展,进而直接建立发酵过程的多阶段模型。实验结果证明,所提出的方法能够很好地处理各阶段间的过渡过程,提高了模型精度。     

层次分析法在丽江市旅游景点选择中的应用

以丽江城区的4A景点木府、玉水寨和观音峡为例,主要考虑景点的景色、民族特色、费用、旅行时间和景区服务等因素.通过调查问卷的方式收集数据,利用层次分析法,建立能够全面了解景点的综合评价体系.该评价体系不仅可以为游客找到理想的旅游景点,而且也可以通过游客对景点的要求为景区管理者提供一些参考.     

八种最小二乘SVM型学习算法的优势比较

我们知道,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)型学习算法的计算复杂性和稀疏性对分析和处理大数据来说是非常重要的两个因素,尤其是对高维数据.学者们针对这两个因素做了大量的研究,提出了许多改进的SVM型算法,常见的有基于最小二乘技术的SVM型算法和孪生SVM型算法.它们当中,有些算法的出发点基本相同,但是求解方法上略有不同;有些算法有明显不同的出发点,其所构建的最优化模型也不相同.选取八个较具代表性的最小二乘SVM型算法,分析和比较它们之间的优势和劣势,以期读者更加深入的理解这类算法,且在应用于实际问题中时更具有选择性.     

非对称结构振型向量的海森阵算法

由于结构系统的非对称性,导致其振型向量的正交性变得不完整,为此引入左特征向量,从而修复了系统振型向量的正交性;提出了多元向量值函数的海森矩阵的概念;利用振型向量的正交性推导出计算其海森阵算法,从而构成了非对称结构系统的设计参数发生扰动后振型随之发生改变的改变量的二阶泰勒近似式,由于算法灵活紧凑,易于在大型工程结构动力分析中使用。     

弧齿锥齿轮的向量式有限元静态啮合分析

针对目前向量式有限元的类型和应用范围,根据向量式有限元的基本理论推导了八节点六面体实体单元的基本理论计算式,阐述了逆向运动和单元内力的求解过程,将向量式有限元的应用范围拓展到空间和工程应用领域。对于空间实体结构的接触行为,采用主从面算法和内外算法分别进行了全局搜索和局部搜索,以实现碰撞检测,并通过罚函数法来处理接触问题。以一对弧齿锥齿轮为例,建立了向量式有限元模型,利用该模型进行了分析和计算,并将计算结果与传统有限元计算结果进行了对比,结果表明:通过向量式有限元计算得到的接触力、接触应力以及齿面印痕等与传统有限元方法计算的结果吻合程度较高,并且可以在网格单元较少的情况下得到较为精确的结果。     

线性变换关于向量的指数

引入线性变换关于向量的指数概念,并对其进行探讨,得到了若干结论。通过线性变换关于向量的指数,刻画了幂幺线性变换的等价条件。