Hybrid SVM／HMM Method for Face Recognition

A face recognition system based on Support Vector Machine(SVM) and Hidden Markov Model (HMM) has been proposed. The powerful discriminative ability of SVM is combined with the temporal modeling ability of HMM. The output of SVM is moderated to be probability output, which replaces the Mixture of Gauss (MOG) in HMM. Wavelet transformation is used to extract observation vector, which reduces the data dimension and improves the robustness.The hybrid system is compared with pure HMM face recognition method based on ORL face database and Yale face database. Experiments results show that the hybrid method has better performance.     

通道不一致性、互耦对最优阵列处理器的影响

本文研究了通道幅相不一致性、互耦这两种误差对最优阵列处理器性能的影响。理论分析结果表明,对于只利用干扰加噪声协方差矩阵求逆的自适应方法(简称NAMI法),当干噪比(JNR)较大时,这两种误差不会导致零点位置的漂移,但零点深度有所变化;对于信号加干扰和噪声协方差矩阵求逆自适应方法(简称SPNMI法),当信噪此(SNR)较小或较大时,零点位置变化不大,但性能损失比NAMI法严重得多。如果能加以补偿,则SPNMI法与NAMI法有相同的结果。我们用矩量法计算得到的互耦矩阵对此进行了仿真模拟,实验结果证明了理论分析的正确性。     

动态校正的PI型广义预测控制器及其在反应釜系统中的仿真研究

提出了一种新型的广义预测控制器。由于在控制器的设计中,进行了预测误差的动态校正,并且控制器采用了比例积分型(PI)目标函数,因此该控制器对未建模动态具有很强的鲁棒性。应用低阶的模型对一个强放热的化学反应釜模型进行的仿真研究检验了该方法的有效性。     

FANUC OTDⅡ系统螺距误差补偿在数控车床上的应用

FANUC OTDⅡ数控系统已广泛应用在数控机床上，其螺距误差补偿功能有一定的典型性。通过对螺距误差补偿的熟练掌握，可以处理许多数控机床的加工难题。     

一类按学生素质优劣排序的数学方法

用模糊学方法定量评定了学生的综合素质，并按素质的优劣给学生进行了排序，这里是将数学方法引入教学管理的初步尝试。     

一维核废料污染问题的一个二阶格式

利用降价法研究了多孔介质中一维核废料污染问题，此模型由一非线性抛物－椭圆耦合偏微分方程组的初边值问题来描述，对此问题给出了一个关于时间和空间均具有二阶精度的差分格式，并进行了理论分析。     

解决数学问题的金钥匙——向量

高中数学新教材融入了向量知识,它集数形于一体,思维方法新颖独特,是联系多项知识的媒介.本文就一道高考题来展示向量解法的魅力.     

结合SVM与Bayesian为不带类别标记的兼类文本分类

针对兼类文本分类的问题,本文提出了一个对不带任何类别标记的文本进行准确分类的方法。首先利用SVM的1-a-1兼类文本分类算法为不带类别标记的文本进行初始分类,不能准确分类的处于类属模糊区的文本让训练好的NBC分类器再分类。实验结果表明,可得到较准确的分类结果。     

电动势的测定及其应注意的问题

本课题通过用不同的方法测定的电动势分析,经过电动势测定的误差分析,找到各种方法的利弊,并且对电极制备以及测定电动势的装置进行改进,近而对问题进行探讨。改进后找到实验和研究的捷径,从而在高等学校化学实验以及生产中节省很多的人力和财力。