基于支持向量机的织物悬垂性能评估

分析ε-支持向量机及υ-支持向量机模型，结合织物参数特点，建立基于支持向量机的织物悬垂性能评估模型．以棉织物为例，进行实验分析，结果表明这两种模型具有较好的准确性（训练和评估的相对误差都小于5％），并且需要的样本少，训练的速度快．特别是υ-支持向量机的参数选取较简单，υ在合适的范围内都可以得到比较好的输出结果，验证了基于该模型评估织物的悬垂性能是方便可行的，也为织物质量评估提供了新的思路．     

联机事务处理系统与数据仓库系统的比较

随着计算机应用的逐渐普遍和应用领域的深入 ,传统的数据库解决策略已无法解决面临的新问题 :检索庞大的历史数据、种类繁多的数据来源、提供更有价值的信息等 .数据仓库技术是国际上数据库、决策支持 (DS)等领域较为活跃的方向 ,用于面向分析、面向集成、相对传统的数据库具有更多的优越性     

基于支持向量机的模式识别方法

介绍了由Vapnik等人提出的统计学习理论和由此发展的支持向量机，分析了其应用前景和研究方向，两个算例表明，在模式识别领域中，采用支持向量机这一新方法，具有其他传统方法不可比拟的优势。     

成果转化大家谈

"2004东方科技中介论坛"召开期间,本刊记者全程跟踪,短短两天时间却收获颇多。在这里我们将各位领导、各 位专家的珠矶之言逐一进行收录,相信会对各位领导读者有所启迪。     

ε不敏感损失函数支持向量机分类性能研究

将原先用于支持向量回归的ε不敏感损失函数引入到支持向量分类中,提出ε不敏感损失函数支持向量分类算法(-εSVC).同标准支持向量分类方法(C-SVC)和最小二乘支持向量分类方法(LS-SVC)相比较,试验结果表明:当赋予参数ε一个足够大的接近于1的值时,-εSVC的分类正确率略低于C-SVC和LS-SVC,但是-εSVC的训练、测试和参数选择的速度要高于C-SVC和LS-SVC.特别是对于大规模数据集,这种优势将更加明显.另外,通过精确选择参数ε的值,-εSVC能够获得比C-SVC和LS-SVC更高的分类正确率,但是训练、测试和参数选择的速度却随着ε的减小而降低.     

浅析新航路开辟的原因

本文通过分析归纳新航路开辟的原因,以此更好地让学生了解和掌握高中历史课程毕业会考和高考的这一重点和热点。     

合肥亿元企业创新基金竞标

“能参加这次创新基金竞标演说，真的很激动。有政府的资金支持，我们做大做强企业的信心更足!”在8月26日至27日合肥市举办的“2006年度高新技术产业化有偿资金竞标会”上，合肥金星机电科技发展有限公司的负责人表露了他们的心声。据了解，在此次竞标会上，有20家中标企业将获得200万元600万元的创新资金支持。     

利用支持向量机预测生物膜蛋白类型

利用统计学习理论中的支持向量机(SVM)，基于氨基酸组分含量预测生物膜蛋白类型。使用文献中2059个训练集和2625个检验集膜蛋白序列数据，运用统计预测中的校准检验，留一法交叉检验和独立数据集检验方法进行分类预测。结果表明，SVM对膜蛋白类型预测具有明显的优越性，该算法对当前已有方法起到重要的补充作用。     

支持向量机预测可变参数的永磁同步电机快速终端滑模控制

针对永磁同步电机传统滑模控制的调速性能受到电机系统状态变量变化的影响,提出了一种采用支持向量机智能预测永磁同步电机可变参数非奇异快速终端滑模控制策略。首先设计了一种快速收敛的新型可变参数非奇异快速终端滑模面,该滑模面实现了全局快速收敛且消除了奇异现象并且滑模参数随系统状态改变,实现了不同系统状态下,永磁同步电机可以始终保持优异的调速性能;然后,引入支持向量机智能算法对滑模面状态变量参数建模,实现滑模面状态变量参数根据电机系统状态在线调整;最后,采用角速度与q轴定子参考电流二阶模型来设计永磁同步电机可变参数非奇异快速终端滑模速度控制器以减小模型误差。数值仿真结果表明:采用支持向量机建立的滑模面状态变量参数预测模型能够根据电机系统参数变化预测得到滑模面状态变量参数最优值;所提出的可变参数非奇异快速终端滑模控制策略与非奇异快速终端滑模控制策略相比,控制性能不受电机参数变化的影响,具有收敛速度快、鲁棒性好、转速超调小、控制精度高等优点。     

关注农村留守儿童,建设和谐社会

随着工业化和城镇化进程的加快以及农业产业结构调整,越来越多的农村富余劳动力离开农村到城市务工,他们的子女留守在家,作为远离父母的"留守儿童"群体,他们出现了各种儿童的教育、生活、心理健康、安全等问题,为了社会的和谐发展,就需要政府、社会、学校、家庭各方面积极努力,为他们的健康成长营造一个良好的氛围。